群体智能通过模仿自然系统中（如蚁群或鸟群）的集体行为来解决路由问题，从而在复杂网络中找到最优路径。它不依赖于中心化控制，而是由单个智能体（如虚拟的“蚂蚁”或“粒子”）探索可能的路线，通过间接通信共享信息，并根据反馈调整它们的行为。例如，在蚁群优化（ACO）中，人工蚂蚁会在它们经过的路径上留下虚拟信息素。更短或更有效的路径会随着时间积累更强的信息素轨迹，引导后续智能体走向更好的解决方案。这种去中心化方法使得系统能够根据交通拥堵或网络故障等变化进行动态调整，而无需全局视图。
一个实际例子是优化物流配送路线。想象一下一支需要拜访多个地点的配送车队。使用 ACO，每辆车都充当一个智能体，探索不同的路线，算法优先选择行驶时间更短或油耗更低的路径。类似地，在网络路由（如互联网数据包）中，受群体启发的算法可以有效地分配流量。例如，研究人员已将 ACO 应用于无线传感器网络中的负载均衡，节点在此协作通过能耗最低或延迟最低的路径来路由数据。这些方法在传统算法（如 Dijkstra 算法）因计算复杂性高或动态条件而难以应对的场景中表现出色。
群体智能之所以特别有效，是因为它平衡了探索（尝试新路径）和利用（使用已知优质路径）。与僵化的基于规则的系统不同，基于群体的算法能够适应实时变化。例如，如果某条道路被阻塞，智能体可以通过遵循反映更新情况的信息素轨迹快速发现替代路线。这种适应性使得该方法可扩展到大型动态网络，如城市交通系统或云计算基础设施。开发者可以使用 Python 的 ACO-Pants 等库或自定义模拟来实现这些算法，其中智能体迭代地改进解决方案，直到收敛到接近最优的路径。通过利用简单的局部交互，群体智能提供了一种灵活且鲁棒的方法来解决路由挑战，而无需中心化监督。