群体智能和博弈论都研究个体决策如何导致集体结果，但它们从不同的角度来解决这个问题。群体智能侧重于去中心化的系统，其中智能体遵循简单的规则来实现涌现的群体行为，例如蚂蚁优化路径或鸟群聚集。 相比之下，博弈论分析智能体做出理性选择以最大化自身收益的策略互动，通常导致诸如纳什均衡之类的平衡。 它们之间的联系在于建模个体行为（无论是基于规则的（群体）还是策略性的（博弈论））如何扩展到系统范围的结果。
一个具体的重叠点在于优化问题。例如，蚁群优化（一种群体技术）可以应用于网络路由，其中每个“蚂蚁”智能体沉积信息素以标记有效的路径。 这反映了一个重复博弈，其中智能体（例如，数据包）隐式地合作以最小化延迟。 类似地，在多机器人系统中，使用类似群体的规则来避免碰撞的机器人可能与博弈论概念（如合作均衡）相一致，其中每个机器人的局部决策（例如，让步）平衡了个人和群体效率。 另一个例子是交通流量：驾驶员根据拥堵情况调整路线（一种类似群体的响应）可以被建模为一个非合作博弈，其中每个驾驶员的选择都会影响其他人的旅行时间。
结合群体智能和博弈论可以改进算法设计。例如，群体规则可以帮助分布式系统收敛到博弈论均衡，而无需集中协调。 在无线传感器网络中，节点可以使用群体启发的流言协议来共享数据，而博弈论确保节点诚实地参与以避免搭便车。 相反，博弈论可以形式化群体系统中的激励——例如，奖励区块链网络中的智能体验证交易——确保个体理性与集体目标保持一致。 这种综合能够实现稳健、可扩展的解决方案，而纯粹的去中心化或纯粹的战略模型都无法满足需求。