多智能体仿真实验代码

多智能体仿真实验通常是指在计算机模拟环境中，研究和测试多个独立或协作的智能体如何互动、决策和合作的问题。这类代码涉及多种编程语言，如Python、Java等，常使用框架如Multi-Agent Systems (MAS) Toolkit、Simpy、GridWorld等。

一个基本的多智能体实验代码示例可能会包括以下几个步骤：

1. 定义智能体：创建代表每个智能体的类，包含状态、行为策略、信息感知等属性和方法。

class Agent:
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        # 添加其他初始化内容

    def decide_action(self, environment_state):
        # 根据环境状态制定决策

2. 环境模型：设置游戏规则或物理世界模型，定义观察空间和动作空间。

class Environment:
    def get_observation(self, agent_id):
        return self.state[agent_id]

    def perform_action(self, action):
        # 执行动作并更新环境状态

3. 同步循环：让所有智能体基于当前环境状态执行行动，并更新环境。

while not game_over:
    observations = [env.get_observation(agent.id) for agent in agents]
    actions = [agent.decide_action(observations) for agent in agents]
    env.perform_actions(actions)

4. 可视化或记录结果：使用可视化库展示智能体的行为，或者分析实验数据。