群智慧型算法的基本思想是模擬自然界中動物群體的行為，如昆蟲、鳥群、魚群等，通過個體間的簡單規則和相互作用來實現複雜的任務或最佳化過程。這些算法的設計靈感來源於對生物社會行為機制的研究，其中每個個體的智慧型水平不高，行為簡單，且不存在集中的指揮。然而，由這些簡單的個體組成的群體卻能表現出複雜而有序的行為。群智慧型算法的特點包括分散式控制、自組織性、以及通過簡單個體的互動突現出的智慧型。典型的群智慧型算法包括粒子群最佳化算法（PSO）、蟻群算法（ACO）和魚群算法等。這些算法通過模擬群體行為，如鳥集群飛行覓食，利用個體間的信息交流和合作來尋找問題的最優解。