基于群体的多智能体系统是一组自主智能体，它们通过简单的规则和局部交互协作完成任务。这些智能体通常以去中心化的方式运作，意味着没有中央控制。相反，它们根据环境做出反应，并彼此沟通，以实现集体目标。这些系统的一个共同特征是它们模仿自然群体中的行为，例如鸟群、鱼群或蚁群，其中个体智能体遵循简单的行为，从而导致复杂的群体动态。
在基于群体的系统中，每个智能体通常具有限制的能力和对环境的信息。它们基于局部信息和邻近智能体的行为作出决策。例如，在用于搜救行动的无人机群中，每架无人机可能利用其传感器定位受害者，同时与附近的无人机协调其运动，以有效覆盖区域。这种点对点的通信使无人机能够适应变化的条件并优化其搜索模式，而无需中央指挥中心。
开发人员在使用基于群体的多智能体系统时，可以利用各种算法和技术来增强智能体的行为。例如，粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）等算法被用于通过模拟群体的自然行为来解决复杂的优化问题。在机器人技术中，群体算法被应用于协调城市环境中的送货机器人队列，使它们能够更有效地导航、避开障碍物和投递包裹。总体而言，基于群体的系统代表了一种在各个领域创建高效、自适应和具有韧性的系统的强大方法。