答：群体智能算法是一种模拟自然界群体行为的计算方法，通过多个个体之间的协作和竞争来实现问题的求解和优化。其作用主要是在复杂的问题中寻找最优解或近似最优解。
群体智能算法的应用场景非常广泛，以下是一些常见的应用场景：
1. 优化问题：群体智能算法可以应用于各种优化问题，如函数优化、组合优化、参数优化等。其中最常见的是粒子群算法（PSO）和蚁群算法（ACO）。
2. 数据挖掘：群体智能算法可以用于数据聚类、分类、关联规则挖掘等问题。基于蚁群算法的关联规则挖掘可以用于商品推荐。
3. 机器学习：群体智能算法可以用于训练神经网络、决策树、支持向量机等机器学习模型。基于粒子群算法的神经网络可以用于图像识别。
4. 智能优化控制：群体智能算法可以用于优化控制系统，例如自适应控制、模糊控制等。基于蚁群算法的自适应控制可以用于飞行器的姿态控制。
总之，群体智能算法具有很强的适应性和鲁棒性，可以应用于各种复杂的问题求解。
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