“群体智能是一个受到去中心化系统集体行为启发的概念，通常可以在自然界中观察到，例如鸟群或鱼群。在路由问题的背景下，群体智能算法利用个体代理遵循的简单规则在复杂网络中寻找最佳路径。这些代理在像蚁群优化（ACO）这样的算法中通常被称为“蚂蚁”，它们共同工作，探索不同的路由可能性并共享它们的发现信息，这有助于随着时间的推移提高整体路由效率。
蚁群优化是将群体智能应用于路由的一个流行示例。在这个算法中，虚拟蚂蚁遍历网络，根据之前蚂蚁留下的费洛蒙轨迹选择路径。走过特定路径的蚂蚁越多，该路径上的费洛蒙信号就越强，从而使该路线对后来的蚂蚁更具吸引力。这种正反馈循环有助于群体收敛到最有效的路径，同时也允许探索新路径，以适应网络中的变化，例如交通拥堵或动态节点。这种方法在传统路由方法可能面临困难的场景中是有益的，例如在无线传感器网络或灾后恢复情况下，路径可能经常变化。
另一个例子是粒子群优化（PSO），它使用一组粒子来表示路由问题空间中的潜在解决方案。每个粒子根据自身经验和邻居的经验调整其位置，随着算法的迭代，有效地向最优解决方案收敛。对于正在解决路由问题的开发者而言，实施群体智能可以导致更具适应性和效率的系统。这些算法的去中心化特性还允许可扩展性，使得它们适用于大规模网络，在这些网络中传统方法可能由于计算复杂性或动态变化而受阻。”