群集算法，例如粒子群优化 (PSO) 或蚁群优化 (ACO)，需要的计算资源会随着群集规模、问题复杂性和所需精度的增加而扩展。从基本层面来看，这些算法模拟分散式智能体（例如粒子或蚂蚁）的集体行为来解决优化或搜索问题。每个智能体独立运行，但与群体共享信息，这意味着计算需求源于管理并发智能体计算、维护智能体之间的通信以及迭代直到找到收敛解。例如，优化高维函数的 PSO 算法可能需要数千个粒子在数百次迭代中更新其位置，这需要大量的处理能力和内存。
主要的计算成本来自于智能体的数量以及收敛所需的迭代次数。每个智能体通常执行计算，例如更新其位置、评估适应度函数（例如解决方案的成本）以及与邻居或全局群体共享数据。对于具有大型搜索空间的问题——例如训练具有数百万参数的神经网络——仅适应度评估本身就可能变得计算密集。通常需要并行化（使用多核 CPU 或 GPU）来高效处理这些任务。然而，智能体之间的同步可能会引入开销，尤其是在分布式系统中。例如，在 GPU 上运行的 10,000 个智能体组成的群体可以并行处理适应度评估，但如果不进行优化，协调它们的更新仍然可能造成瓶颈。
内存使用是另一个关键因素。群集算法通常存储关于每个智能体状态（例如当前位置、速度、个体最佳解决方案）和全局状态（例如群体的最佳解决方案）的数据。对于高维问题，这可能会快速消耗 RAM。例如，ACO 可能需要存储表示图中路径的信息素矩阵，该矩阵会随着节点数量的增加呈二次增长。开发者可以通过使用稀疏数据结构或分布式内存系统来缓解这个问题，但这会增加复杂性。此外，实时应用——例如导航动态环境的无人机群集——需要低延迟计算，从而将需求推向专用硬件 (FPGA) 或边缘计算设置。平衡这些因素取决于具体问题：较小的群体和简单的适应度函数可以在笔记本电脑上运行，而工业规模的优化可能需要云集群。