强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境交互来学习最优策略。在多智能体系统中，协调策略尤为重要，它可以帮助智能体之间进行有效沟通和协作，从而实现共同目标。
协调策略的类型
协调策略主要分为以下几种：
- 集中式协调策略：所有智能体共享相同的策略，通过集中式控制器进行协调。
- 分布式协调策略：每个智能体拥有自己的策略，通过局部信息进行协调。
- 混合式协调策略：结合集中式和分布式协调策略的优点。
协调策略的应用
协调策略在多个领域都有广泛应用，例如：
- 无人驾驶：智能车辆之间需要协调行驶，避免碰撞。
- 无人机编队：无人机之间需要协调飞行，完成特定任务。
- 多机器人系统：机器人之间需要协调动作，完成复杂任务。
扩展阅读
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