这个例子进行修改，要使用matlab中的强化学习工具箱实现

如果要使用MATLAB中的强化学习工具箱（Reinforcement Learning Toolbox）来实现多智能体的AC算法，可以对上述代码进行修改。下面是一个示例：

% 导入强化学习工具箱
import rl.agents.ActorCriticAgent
import rl.representation.qlearning.*
import rl.policy.EpsilonGreedyPolicy

% 设置环境和参数
num_agents = 2;
num_actions = 2;
num_episodes = 1000;

% 创建环境
env = rlPredefinedEnv("PrisonersDilemma-v0");

% 创建AC代理
agent = cell(num_agents, 1);
for i = 1:num_agents
    critic = qValueRepresentation(getObservationInfo(env), getActionInfo(env));
    actor = categoricalAdvantageRepresentation(getObservationInfo(env), getActionInfo(env));
    agent{i} = actorCriticAgent(critic, actor);
    agent{i}.DiscountFactor = 0.9; % 折现因子
    agent{i}.EntropyLossWeight = 0.01; % 熵损失权重
    agent{i}.SampleTime = 0.1; % 采样时间间隔
    agent{i}.ResetExperienceBufferBeforeTraining = false;
end

% 开始训练
trainingOpts = rlTrainingOptions;
trainingOpts.MaxEpisodes = num_episodes;
trainingOpts.MaxStepsPerEpisode = 100;
trainingOpts.Verbose = false;

trainingStats = train(agent, env, trainingOpts);

% 可视化训练结果
plot(trainingStats.EpisodeReward)
xlabel('Episode')
ylabel('Total Reward')
title('Training Performance')

% 测试训练结果
total_reward = 0;
num_test_episodes = 10;
for i = 1:num_test_episodes
    obs = env.reset();
    done = false;
    
    while ~done
        actions = zeros(num_agents, 1);
        for j = 1:num_agents
            actions(j) = agent{j}.getAction(obs{j});
        end
        
        [nextObs, rewards, done, ~] = env.step(actions);
        
        obs = nextObs;
        total_reward = total_reward + sum(rewards);
    end
end

average_reward = total_reward / num_test_episodes;
disp(['Average reward: ', num2str(average_reward)]);

在这个示例中，我们导入了强化学习工具箱的相关功能，并使用`rlPredefinedEnv`创建了一个预定义的环境。然后，我们使用`actorCriticAgent`创建了多个AC代理，并对代理的一些属性进行了设置。接下来，我们使用`train`函数训练代理，并使用`plot`函数可视化训练结果。最后，我们使用训练好的代理进行测试，并计算平均奖励。

请注意，上述示例中使用的环境是预定义的囚徒困境博弈环境，你可以根据实际需要选择适合的环境或自定义环境。

强化学习工具箱提供了更多功能和选项，你可以根据自己的需求进行进一步的调整和扩展。希望这个示例能帮助你开始使用MATLAB中的强化学习工具箱来实现多智能体的AC算法。