群体智能通过使用受自然界集体行为（例如蚁群或鸟群）启发的去中心化算法应用于交通管理。这些系统依靠简单的规则和自主代理之间的局部交互来动态优化交通流量。每个组件（如交通信号灯或车辆）都充当一个独立的代理，与附近的代理通信以做出实时决策，而不是依赖中央控制单元。这种方法能够自适应地响应不断变化的条件（例如拥堵或事故），而无需大量的预编程逻辑。
一个重要的例子是使用蚁群算法 (ACO) 的交通信号灯优化。在苏黎世和新加坡等城市，配备传感器的交通信号灯充当代理，根据实时车辆流量调整其时序。例如，如果传感器检测到一个方向的交通拥堵，相邻的交通信号灯可以优先处理绿灯信号以缓解拥堵。这些代理通过共享数据进行“通信”，模仿蚂蚁留下信息素踪迹来引导其他蚂蚁的方式。开发人员可以使用 ACO 库和 SUMO（城市交通模拟）等模拟工具来实现此类系统，SUMO 模拟交通模式并测试基于群体的逻辑。通过在网络中分配决策，这种方法在试点项目中已将平均等待时间减少了高达 20%。
另一种应用是车辆的路线优化。Waze 等服务使用众包数据来建议替代路线，但群体智能通过使车辆充当合作代理进一步发展了这一点。例如，去中心化系统中的自动驾驶车辆可以共享其预期路径并调整速度以避免碰撞或瓶颈。亚利桑那大学的研究人员测试了一种类似的交叉路口管理方法，其中汽车在没有交通信号灯的情况下协商通行权。公共交通系统也受益：在哥本哈根，公交车根据乘客需求和交通数据动态调整时间表，使用群体原则来最大限度地减少延误。这些系统是可扩展的，因为添加更多代理（车辆或传感器）不会使中央服务器过载——每个代理处理自己的决策，同时为全球效率做出贡献。开发人员可以使用粒子群优化 (PSO) 框架或多代理仿真平台来建模此类交互。