群体智能，灵感来自自然系统如蚁群或鸟群的集体行为，用于解决复杂的优化和协调问题。它使分散决策、可扩展性和适应性至关重要的行业受益。主要行业包括物流、机器人、医疗保健、电信和能源，在这些领域，基于群体智能的算法提高了效率，降低了成本，并实现了动态的问题解决。
在物流和交通运输领域，群体智能优化路线规划和资源分配。例如，UPS 等配送公司利用受群体行为启发的算法，通过根据交通或天气动态调整路线来最大程度地减少燃油消耗并缩短配送时间。城市交通管理系统也应用群体原则来协调交通信号灯，实时缓解拥堵。同样，仓库机器人（例如亚马逊配送中心的机器人）利用分散逻辑协同工作，无需集中控制即可对物品进行分类和运输，从而提高吞吐量和可扩展性。
群体机器人是分散系统表现出色的另一个领域。在农业中，无人机或地面机器人团队通过遵循群体规则协同监测作物、分配农药或播种，从而减少人工劳动。搜救行动部署机器人群体探索灾区，通过数据共享高效地绘制区域地图。在医疗保健领域，群体算法帮助分析医学数据集以识别模式，例如优化治疗的药物组合，或通过分布式机器学习模型提高诊断准确性。
电信和能源网络也利用群体智能。电信网络使用蚁群优化算法高效地路由数据，适应中断或拥塞。智能电网应用基于群体智能的策略来平衡分布式电源（如太阳能电池板或风力发电场）的能源供需。这些示例突出了需要健壮、自适应系统的行业如何受益于群体智能在无需集中控制的情况下处理复杂性的能力。