Swarm optimization, merupakan metode optimasi yang terinspirasi dari bagaimana sekawanan makhluk hidup menyelesaikan masalahnya secara koletif. Suatu permasalahan optimasi di dunia nyata yang kompleks dapat tersebut diselesaikan tidak hanya oleh satu atau dua agen optimasi, namun oleh sekelompok kawanan. Yang mana masing-masing dari agen tersebut berkomunikasi satu sama lainnya untuk mencapai tujuan bersama. Di antara contoh-contoh swarm optimization tersebut, antara lain particle swarm optimization (PSO), ant colony optimization (ACO), dan artificial swarm intelligence (ASI). ACO terinspirasi dari bagaimana satu koloni semut bekerja, PSO terinspirasi dari bagaimana satu kawanan burung bekerja, sementara ASI terinspirasi dari bagaimana sekelompok manusia mencapai tujuan bersama. Salah satu contoh aplikasinya dalam optimasi sistem sumber daya air, yakni contoh kasus di Lower Arkansas River Valley, Colorado, yang merupakan suatu daerah yang memiliki kegiatan irigasi ekstensif, dengan sebuah bendungan tepat berada di sistem tersebut. Sistem tersebut sangat kompleks, dan sedikit saja perubahan pada satu komponen akan berefek signifikan di komponen lainnya. Dalam studi tersebut terdapat kebutuhan Colorado untuk mengoptimalkan alokasi air tanpa mengganggu hak guna air yang sudah ada di daerah tersebut. Metode yang digunakan adalah gabungan sofware development, machine learning, logika fuzzy, dan optimasi menggunakan PSO, sehingga didapatkan pola operasi tampungan waduk yang optimal untuk mendukung keberlanjutan alam dengan tetap memenuhi hak guna air di daerah tersebut.

Simak video kurasi Swarm Optimization for Water Resources Systems pada tautan berikut: Dr. Faizal Rohmat - Swarm Optimization for Water Resources Systems