eylemler arasında doğrudan olmayan koordinasyon mekanizmasıdır. Ana prensibi bir eylemin çevrede bıraktığı izin diğer eylemin gerçekleşmesi için uyarıcı etkisi yapmasıdır. Takip eden eylem ilk etmen tarafından yapılabildiği gibi bağımsız başka bir etmen tarafından da yapılabilir. Bu şekilde bir birini izleyen eylemler pekişerek bir birlerinin üzerine kurulur ve kendiliğinden tutarlı ve görece sistematik aktivitenin belirmesine yol açar. Stigmergy kendi kendini organize etmenin bir şeklidir. Planlama, kontrol ve hatta etmenler arasında doğrudan iletişim gerektirmeden karmaşık ve zekice görünen yapılar oluşturulmasına yol açar. Dolayısıyla hafızası, zekâsı olmayan ve bir birinin farkında olmayan oldukça basit etmenler arasında etkili bir işbirliğinin doğmasını sağlar.

Sürü algoritmaları ya Lagrange fonksiyonu yaklaşımını ya da Euler denklemleri yaklaşımını izler. Euler yaklaşımı sürüyü bir alan olarak görür ve sürünün yoğunluğuyla çalışarak ortalama alan özeliklerini çıkarır. Hidrodinamik bir yaklaşımdır ve büyük sürülerin toptan dinamiğini modellemek için yararlıdır. Ancak modellemelerin çoğu etmen tabanlı model olan Lagrange yaklaşımı ile çalışır ve sürüyü oluşturan bireysel etmenleri (noktaları ya da partikülleri) izler. Bireysel partikül modellemeleri Euler yaklaşımında kaybolan yön ve ara mesafeler gibi bilgileri izleyebilir.

Karıncaların davranışlarından esinlenen karınca koloni optimizasyonu yaygın olarak kullanılmakta ve sürü ile ilgili sonlu optimizasyon problemlerinin çözümünde etkili olmaktadır. Bu algoritma ilk olarak Marco Dorigo tarafından 1992 yılında önerilmiş ve o zamandan beri çok sayıda nümerik problemin çözümü için çeşitlendirilmiştir. Çok sayıda kraliçe karıncaya sahip türlerde kraliçe karınca bazı işçi karıncalarla birlikte koloniden ayrılığı başka bir yerde yeni koloni kurabilmektedir. Benzer davranış balarılarında da görülmektedir.

Karıncalar bireysel olarak davranış açısından karmaşık olmasalar da toplu halde karmaşık görevleri başarırlar. Çok gelişmiş işaret tabanlı bir iletişim sistemleri vardır. İletişim için feromonları kullanırlar ve bıraktıkları işaretleri diğer karıncalar izleyebilir. Yol bulma problemleri için karıncalar farklı feromonlar bırakır ve kaynaktan varılacak yere en kısa yolu bulmak için bunlar kullanılır.

Vicsek modeli 1995 yılında Vicsek ve arkadaşları tarafından 1986 yılında Reynolds tarafından önerilen boids modelinin özel bir uygulaması olarak önerilmiştir. Vicsek modeline göre sürü sabit hızda ilerleyen ancak rastgele pertürbasyonlara her bir zaman aralığında yakın çevrelerindeki diğer partiküllerin ortalama hareket yönünü benimseyerek cevap veren partüküllerin toplamı olarak modellenir.

Simülasyonlar uygun bir "en yakın komşu kuralı" uygulandığında sonuç olarak tüm partüküllerin bir sürü halinde birlikte hareket ettiğini ya da aynı yöne doğru hareket etmeye başladığını gösterir. Ortada merkezî bir koordinsayon olmamasına ve her partükül için yakın komşuları zaman içerisinde sürekli olarak değişse de bu sonuç belirmektedir. Vicsek modeli sürü içindeki hayvanların tipinden bağımsız olarak grup bazında sürü hayvanlarının bazı özellikleri paylaştığını gösterir. Sürü sistemleri farklı düzeylerde oluşan ancak bazılarının evrensel ve sağlam olarak görüldüğü bazı davranışların ortaya çıkmasına, belirmesine neden olur. Bu davranışları yakalayabilen minimal istatistiki modeli bulmak teorik fizik alanında araştırma gerektiren bir konu olmuştur.

Parçacık sürü optimizasyonu sürülerle ilgili problemleri çözmek için yaygın olarak kullanılan bir başka algoritmadır. 1995 yılında James Kennedy ve Russell C. Eberhart tarafından geliştirilmiş ve ilk olarak kuş ve balık sürülerinin sosyal davranışlarını ve koreografilerini bilgisayar ile simülasyonu için kullanılmıştır. Algoritma basitleştirilmiş ve optimizasyon yaptığı gözlemlenmiştir. Sistem ilk olarak rastgele çözüm popülasyonu ile başlatılır. Daha sonra belirsizlik durumunda optimizasyon yöntemi kullanarak birbirini takip eden nesiller boyunca en olası çözümler aranır. Bulunan çözümlere parçacık adı verilir. Her parçacık konum bilgisini ve o ana kadar elde ettiği en iyi çözüm bilgisini içinde saklar. Parçacık sürüsü optimizasyonu her bir parçacık için yerel komşuluklarda o ana kadar elde edilen en iyi değeri izler. Diğer parçacıkların sorun uzayında optimum parçacıkları izleyerek hareket etmesi sağlanır. Her zaman aralığında parçacık sürü optimizasyonu her parçacığın basit matematiksel kurallar izleyerek optimum konumlara doğru hızlanmasını sağlar. Parçacık sürü optimizayonu çok farklı alanlara uygulanmıştır. Ayarlanacak çok az parametresi vardır ve özel bir uygulama için çalışan versiyonu ufak değişikliklerle ilgili diğer uygulamalarda da kullanılabilmektedir. Kennedy ve Eberhart tarafından yazılan bir kitapta parçacık sürü optimizasyonu uygulamalarının ve sürü zekâsının bazı felsefî yönleri de tanımlanmıştır. Poli tarafından da yapılan uygulamalar hakkında kapsamlı bir araştırma yapılmıştır.

İsviçre'de araştırmacılar Hamilton'ın akraba seçilimi kuralına dayandırılan bir algoritma geliştirmişlerdir. Algoritma bir sürü içindeki varlıkların gösterdiği sencil davranışın zaman içinde nasıl geliştiğini ve daha etkin bir sürü davranışı ile sonuçlandığını göstermektedir.

Biyoloji alanında sürü davranışı kuşlar, balıklar, böcekler, bakteriler, küf mantarları, moleküler motorlar, memeliler ve insanlar arasında görülür.

Karıncalar, arılar, yaban arıları ve termitler gibi koloniler halinde yaşayan böceklerin davranışı her zaman çocuklar, doğa bilimcileri ve sanatçılar için çekici gelmiştir. Tek tek böcekler ortada belirli bir merkezî idare olmadan kendi işlerini yapmakta ancak koloni bir bütün olarak oldukça koordineli bir şekilde davranmaktadır. Araştırmacılar koloni düzeyinde birlikte çalışmanın kendi kendini organize eden bir sistem olduğunu göstermişlerdir. Beliren grup koordinasyonu yalnızca koloni içindeki bireylerin birbirleriyle olan etkileşiminden ortaya çıkmaktadır. Bu etkileşimler, bir karıncanın yalnızca başka bir karınca tarafından bırakılan izi takip etmesi gibi çarpıcı derecede basit olabilir. Yine de bir arada olduğunda bu davranışların toplam etkisi ile bir besin kaynağına olası yollar arasında en kısa yolun bulunması gibi oldukça karmaşık problemler çözülebilir. Bu şekilde beliren organize davranışa bazen sürü zekâsı da denmektedir.

Karıncalar bir birey olarak karmaşık davranışlar sergilemezler ancak bir karınca kolonisi bir bütün olarak yuva yapmak, yavrulara bakmak, köprüler kurmak ve besin aramak gibi karmaşık görevlerin üstesinden gelir. Bir karınca kolonisi yuvalarına en yakın besin kaynağını herhangi bir karıncanın bilgisi olmadan dahi bulabilir. Eğer karınca yuvasından besin kaynağına iki yol varsa genellikle koloni en kısa yolu seçer. Çünkü karıncalar hareket ederken feromon adı verilen kimyasal izler bırakırlar ve diğer karıncalar da bu izleri takip ederler. Besin kaynağından yuvaya ilk geri dönen karıncalar büyük olasılıkla en kısa yoldan geri dönmüşlerdir. Bundan sonra daha fazla sayıda karınca aynı yolu izleyerek feromon izini daha da güçlendirirler. Bu şekilde karıncalar beliren hesaplama yolu ile toplu olarak bir optimizasyon problemini çözebilmektedirler.

Karınca kolonileri tarafından başarı ile kullanılan teknikler bilişim ve robotik alanında araştırılmış ve problemleri çözmek için dağınık ve hata toleranslı sistemler oluşturulmasına önayak olmuştur. Biyomimetiğin bu alanı karınca hareketinin, "arama izleri" kullanan arama motorlarının, hata toleranslı depolama ve ağ algoritmalarının araştırılmasına öncülük etmiştir.

Bir balarısı kovanı oğul verdiğinde kovandan ayrılan arılar ilk olarak çok uzağa uçmazlar. Kovandan yalnızca birkaç metre uzaklıktaki bir ağacın dalında kraliçe arının etrafında toplanırlar. Yaklaşık 20 ila 50 arasında izci arı yeni kovan yeri bulmak için etrafa dağılır. İzci arılar oğul vermiş sürü içinde en tecrübeli besin arayıcılarıdır. Sürüye dönen izci arı bulduğu kovan yerini diğer arılara bildirir. Bulduğu yerin yönünü ve uzaklığını sürüye anlatabilmek için sallama dansına benzer bir dans yapar. Bulduğu yer ne kadar iyiyse o kadar canlı şekilde dans eder. Eğer izci arı diğer izci arıları bulduğu yeri görmeye ikna edebilirse diğer izci arılar uçarak bulunan kovan yerine gider ve döndüklerinde aynı yeri dansla gösterirler. İlk başta farklı yerler farklı izci arılar tarafından dans ile sürüye önerilebilir. Birkaç saatten bazen de birkaç günden sonra yavaş yavaş bu karar verme süreci sonunda tercih edilen bir yer belirir. Bütün izci arılar belirli bir yer konusunda anlaştıklarında tüm sürü toplandıkları yerden kalkar ve uçarak yeni kovan yerine gider. Yeni kovan yeri bir kilometre ya da daha uzakta da olabilir. Bu toplu karar alma süreci en uygun yeni kovan yeri seçimi ve bu sırada sürüyü bir arada tutma konusunda oldukça başarılıdır. Yeni kovan yeri sürüyü içine alabilecek kadar büyük olmalı (15 litre hacmi cıvarında), hava koşullarından iyi korunmalı, bir miktar güneş görmeli ve karıncaların saldırısına dayanaklı olmalıdır.

Kovan popülasyonunu sürdürebilmek için "Agelaia multipicta" gibi bazı yaban arısı türlerinin çok sayıda kraliçe arısı bulunur. "Apoica flavissima" türü yaban arısı ise koşullara göre tek ya da çok sayıda kraliçe arıya sahip olabilir.

Karıncalara benzer şekilde hamam böcekleri de dışkıları ile kimyasal izler bırakır ve eşleşme gibi durumlar için havaya feromon salgılarlar. Diğer hamam böcekleri bu izleri izleyerek besin ve su kaynaklarına ulaşabildikleri gibi diğer hamam böceklerinin saklandıkları yerleri de bulabilirler. Dolayısıyla hamam böcekleri de basit bireysel etkileşimler sonucu sürü davranışı özellikleri gösteren beliren davranışlar sergileyebilmektedir.

Hamam böcekleri genellikle karanlıkta yaşar ve ışığa maruz kaldıklarında kaçarlar. Bir çalışma sonucunda böyle bir durumda hamam böceklerinin nereye kaçacakları konusunda yalnızca iki bilgiyi değerlendirdiği ortaya çıkarılmıştır: Ne kadar karanlık olduğu ve orada ne kadar çok hamam böceği old