В работе рассматривается подход к построению гибридной биоинспирированной многоагентной системы для решения задачи разбиения методом поисковой адаптации. В основе работы адаптивной многоагентной системы лежит ситуационная кооперация между агентами, когда решение о совместных действиях принимаются агентами на каждом такте работы на основе анализа состояния среды функционирования и наличия у агентов условий для кооперации. Двухуровневое представление объекта оптимизации и идеи коллективной адаптации, позволяющие сочетать эволюционную и альтернативную адаптации, использованы с учетом специфики задачи разбиения. Описаны механизмы альтернативной коллективной адаптации, моделируемой вероятностными обучающимися автоматами адаптации, структуры вероятностных обучающихся автоматов адаптации, механизмы переходов, выработки откликов среды, реализации альтернатив.