群集系统中的局部优化侧重于根据个体智能体或小群体的直接环境或邻域来提高其性能。每个智能体使用有限的局部信息做出决策，优先考虑短期收益或调整，而不考虑整个系统。 例如，在一群探索森林的无人机中，一架无人机可能会调整其路径以避开其传感器检测到的树木，从而优化其自身的路线，而无需与其他无人机协调。 这种方法在计算上是高效的并且可以很好地扩展，因为智能体独立行动，但如果智能体错过了更广泛的模式或资源，则存在次优全局结果的风险。
相比之下，全局优化旨在通过协调智能体实现共享目标来最大化整个群体的集体绩效。 这要求智能体共享信息（例如，位置、传感器数据）并使用集中式或分布式算法来计算全系统解决方案。 例如，在仓库机器人集群中，全局优化可能涉及动态重新分配任务，以便机器人平衡整个系统的工作负载，从而最大限度地缩短总交付时间。 虽然这种方法可以实现更好的整体结果，但它会引入通信开销和计算复杂性，尤其是在大型或动态环境中，实时协调具有挑战性。
局部优化和全局优化之间的选择取决于问题的要求。 局部方法擅长于速度、可扩展性和通信故障的鲁棒性至关重要的场景 - 例如检测局部环境变化的传感器网络。 全局方法适合集体结果比个体效率更重要的任务，例如使用联网车辆优化整个城市的交通流量。 混合方法通常可以达到平衡：例如，蚁群算法使用逐渐收敛到全局最优路径的局部信息素轨迹。 开发人员在设计群集系统时必须权衡延迟、资源约束以及对全系统连贯性的需求等因素。