在面对不确定性和变化时，群集智能可以通过以下方式应对：
多样性：通过引入多样性，群集智能可以提高系统的适应性和鲁棒性。在群集智能算法中，可以引入不同的个体、策略或者方法，以增加系统的多样性，从而更好地适应不确定性和变化。
自适应性：群集智能可以利用自适应机制来不断调整个体行为或者群体结构，以适应环境的变化。例如，可以设计具有自适应参数的算法，使得系统可以在运行过程中根据环境的变化自动调整。
协同合作：群集智能依赖于个体之间的协同合作来达成集体目标。在面对不确定性和变化时，个体之间的协同合作可以提高系统的应对能力。可以通过设计有效的协同机制来促进个体之间的合作。
弹性设计：在设计群集智能系统时，可以考虑引入弹性设计的概念，使系统具有较强的适应性和容错能力。例如，可以引入冗余机制或者分布式存储来增强系统的鲁棒性。
案例：在物流领域，群集智能被广泛应用于路径规划和调度问题。在面对交通情况的不确定性和变化时，群集智能算法可以实时调整路径和调度方案，以最大程度地减少延误和成本。