在蜂群系统中，迭代指的是个体代理之间为实现集体行为而进行的重复交互和调整周期。蜂群中的每个代理都遵循简单的规则，通过迭代更新——例如感知邻居、处理本地数据和修改行动——整个系统能够适应动态条件。例如，在机器人蜂群中，每个机器人可能会根据附近机器人的位置每隔几毫秒调整一次移动方向，从而迭代地改进群体队形。这种循序渐进的过程使得去中心化系统无需依赖中央控制器即可实现自组织，使其具有鲁棒性和可扩展性。
一个重要的例子是蚂蚁群体如何优化觅食路径。每只蚂蚁都会留下信息素痕迹，每只蚂蚁都根据这些痕迹的强度迭代地决定其路径。经过多次循环，较短的路径会积累更多信息素，从而引导蜂群收敛到高效的路线。类似地，在软件中，粒子群优化（PSO）算法利用迭代来解决优化问题。每个“粒子”（候选解）通过迭代地将其自身已知的最佳解与蜂群的全局最佳解相结合来更新其在搜索空间中的位置。这种重复使得蜂群能够有效地探索和利用问题空间。
对于开发者来说，在蜂群系统中实现迭代需要设计轻量级、频繁的更新循环。例如，在无人机蜂群模拟中，每个代理可能会运行一个循环，其中 (1) 收集传感器数据，(2) 使用邻居数据计算新的速度向量，以及 (3) 更新其位置——所有这些都在一次迭代中完成。挑战在于平衡迭代速度与系统稳定性：每秒更新次数过多可能会导致行为不稳定，而过少则可能导致响应迟缓。消息传递框架或事件驱动架构等工具可以帮助管理这些循环，确保代理高效地共享数据。测试此类系统通常涉及大规模模拟迭代以观察涌现模式，这突显了迭代作为计算和设计原则的重要性。