羣智能算法主要包括蟻羣算法、粒子羣算法、人工蜂羣算法、螢火蟲算法、細菌覓食算法、灰狼優化算法等。以下是羣智能算法的相關信息：
蟻羣算法(Ant Colony Optimization, ACO)是模仿螞蟻在尋找食物過程中發現最佳路徑的行爲，通過螞蟻釋放的信息素來指導路徑選擇。
粒子羣優化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是基於對鳥羣覓食過程的模擬，通過粒子間的合作與競爭來尋找最優解。
人工蜂羣算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)是通過模擬蜜蜂的覓食行爲，利用蜂羣的智能來尋找問題的最優解。
螢火蟲算法(Firefly Algorithm, FA)是模仿螢火蟲的發光行爲，通過螢火蟲間的光亮吸引來尋找問題的最優解。
細菌覓食算法(Bacterial Foraging Optimization, BFO)是模擬細菌的覓食行爲，通過細菌的運動和繁殖來尋找最優解。
灰狼優化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)是模擬灰狼的社會行爲和狩獵機制來尋找問題的最優解。
這些算法通常被應用於優化問題，如組合優化、機器學習等，它們通過模擬自然界的羣體行爲來實現問題的有效求解。