3.2.1 集中式控制算法
（1）定义
多智能体集中式控制的算法是一种常用的协作和协调方法，它通过中央控制器来协调智能体之间的行动，以实现系统的整体目标。顾名思义，集中式算法本质上可以看做是集中式控制：仅有一个控制中心，有一个或多个执行器。
集中式算法，系统的规模比较小时，集中式控制方案是一种高效的解决方式。通常应用在于环境变动较小，目标已明确且主体机器人功能突出的特殊情景，比如：疫情期间利用无人机和智能小车往小区派送物资等。
图 3.1 集中式算法
如图 3.1 所示，该算法中有一个协调者，不管何时某个进程需要加入临界点区，它都要给协调者发出一条请求消息，表示对它希望加入下一个临界点区域的请求许可。若当前尚无其他进程在该临界区，协调者将发出许可进入的应答消息。
（2）算法的优缺点 优点：
如果没有进程，会处于永远待机状态(不会出现饿死的情况)，易于实现，因为每 次通过一个临界区域仅需要3个消息(请求、允许和释放)；不但可以用来管理临界区域，还能够进行更一般的资源分配。
缺点：
如果协调者是一个单独的故障节点，一旦它崩溃了，整个网络系统也可能崩溃。 在通常情形下，一旦进程在发出请求之后被阻止了，则请求者将无法分辨“拒绝进入”和协调者操作系统已经崩溃这二者状况，因此在上述的二者状况下均不会有消息返回。另外，在体量很大的操作系统中，对于一个协调者会形成性能的瓶颈。