人工智能斑马问题完整代码

人工智能斑马过马路的问题通常是一个经典的多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）示例，它涉及到模拟多个智能体（如斑马）如何在一个环境中遵循规则过马路。由于这是一个编程和算法问题，具体的代码实现会根据使用的编程语言、库以及所采用的策略（如博弈论、A*搜索等）有所不同。

以下是一个简单的Python版基于Q-learning（强化学习）的解决方案概述：

import numpy as np

# 定义环境和角色类
class RoadEnvironment:
    def __init__(self):
        self.crosswalks = [(0, 5), (10, 5)]
        self.zebras = [Zebra(i) for i in range(4)]  # 假设有四只斑马

class Zebra:
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        self.position = np.random.randint(0, 20)
        self.action_space = ['stay', 'move_left', 'move_right']

    def act(self, env):
        if self.can_cross(env):
            return 'cross'
        else:
            return np.argmax(self.q_table[self.position])

def main():
    environment = RoadEnvironment()
    ...  # 实现Q-learning更新函数和游戏循环
    ...

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个简化的版本中，斑马类有自己的状态（位置）、动作空间和Q-table（用于存储其行为策略）。`act`函数会基于当前环境判断是否可以过马路，如果可以就直接行动，否则会选择Q-table中当前状态下最“好”的动作。