随机性在群体智能中发挥着关键作用，它支持探索、防止停滞并提高适应性。群体智能算法，例如粒子群优化（PSO）或蚁群优化（ACO），模仿了自然系统中智能体（如鸟群或蚁群）协作解决问题的行为。引入随机性是为了确保这些系统不会过早地收敛到次优解。例如，在 PSO 中，粒子根据自身的最佳已知位置和群体的最佳位置调整其速度，但通常会对每个分量应用一个随机权重。这种随机性使得粒子能够探索已知解的邻近区域之外的区域，增加了发现全局最优解的可能性，而不是困在局部最优解中。
随机性的一个主要优势是平衡探索和利用。没有随机性，群体智能体可能会过快地收敛到单一路径或解，尤其是在静态环境中。例如，在 ACO 中，蚂蚁会留下信息素引导其他蚂蚁找到食物来源，但最初的探索是由随机路径选择驱动的。这种随机性确保在群体强化最短路径之前，会测试其他备选路径。类似地，在遗传算法（一种相关的进化方法）中，突变引入随机性以维持遗传多样性，防止群体过于同质化并失去适应新挑战的能力。
随机性还能增强在动态环境中的鲁棒性。现实世界中的问题通常涉及不断变化的约束或带有噪声的数据，而确定性群体行为可能无法适应。例如，在机器人群体应用中，随机移动可以帮助机器人逃离死胡同或在出现障碍物时重新分布。在像路由或调度这样的优化任务中，注入随机性允许群体定期“重置”部分搜索过程，避免对瞬态条件过度拟合。开发者可以调整随机性的程度（例如，突变率或随机步长）以适应问题的需求——在探索密集阶段增加随机性，在精细调整阶段降低随机性。这种灵活性使得群体算法成为处理复杂、不确定场景的多功能工具。