反馈通过使分散式系统能够适应和优化集体行为，在群体智能中发挥着关键作用。在基于群体的系统中（例如，模仿蚂蚁群、鸟群或蜂群的系统），个体智能体（例如，机器人、算法）根据局部交互和共享的环境线索做出决策。反馈机制允许这些智能体实时调整其行为，确保群体实现诸如寻路、资源分配或模式形成等目标。例如，蚂蚁留下信息素踪迹，引导其他蚂蚁找到食物来源，从而创建一个正反馈循环，更强的踪迹会吸引更多的蚂蚁。相反，过度拥挤的路径可能会触发负反馈，导致智能体探索替代方案。这种动态平衡确保系统保持灵活高效。
群体智能依赖于两种主要的反馈类型：正反馈和负反馈。正反馈强化成功的行为，并在群体中扩大其采用。在粒子群优化 (PSO) 中，这是一种受鸟群行为启发的计算方法，粒子根据自身最佳性能和群体的最佳解决方案调整其轨迹。 这会创建一个反馈循环，其中成功的位置会吸引更多的粒子。 另一方面，负反馈可以防止停滞或过度投入到次优解决方案中。 例如，在机器人群应用中，避碰算法使用传感器数据（例如，接近反馈）来重定向智能体远离拥堵区域。 这些反馈机制协同工作，以保持系统稳定性，同时避免瓶颈或资源耗尽。
对于开发人员而言，了解群体系统中的反馈是设计稳健算法的关键。实施反馈需要定义明确的规则，规定智能体如何共享和响应信息。例如，在蚁群优化中，必须仔细调整信息素蒸发率，以防止过时的踪迹误导群体。 同样，在无人机群中，必须快速处理来自 GPS 或对等通信的反馈，以确保协调运动。 过度依赖正反馈可能会导致过早收敛（例如，所有粒子聚集在局部最优值附近），而过多的负反馈可能会阻碍进度。 通过模拟或真实世界的试验测试和校准这些参数有助于平衡探索和利用，确保群体能够有效地适应不断变化的环境。