"群体智能，受到蚂蚁、蜜蜂和鸟类等社会生物行为的启发，通过利用集体决策过程来处理限制。这种方法使得多个智能体或“粒子”能够共同朝着一个共同的目标努力，同时尊重施加在系统上的某些限制。群体智能的一个关键方面是，每个智能体分享关于其环境和经验的信息，使得群体在遇到限制时能够调整其集体战略。
例如，在粒子群优化（PSO）中，每个粒子代表问题的潜在解决方案。粒子根据自身经验和邻近粒子的经验来调整其位置。当引入限制条件时——例如限制搜索空间或限制可用资源——粒子可以改变其行为。它们可能会优先探索更有前景的区域，或者避免在先前迭代中被认为不可行的区域进行搜索。这种适应性帮助群体在遵循定义边界的同时保持高效。
另一个例子可以在蚂蚁群体的行为中看到。当寻找食物时，蚂蚁通过信息素进行交流，这也是一种在面对环境挑战（如障碍物或捕食者）时进行导航的机制。如果它们遇到障碍物，可以通过选择替代路径或与其他蚂蚁合作来寻找解决方案。这样分散式的问题解决方式使得群体智能能够有效管理限制，确保系统能够在面对挑战时仍然朝着目标前进。通过利用局部互动和反馈，群体智能提供了一种灵活而稳健的框架，用于处理各种应用中的限制。"