多智能体强化学习在线模拟环境有何推荐

以下是一些多智能体强化学习在线模拟环境的推荐：

1. OpenAI Gym: 这是一个广泛使用的环境，提供了许多单智能体和多智能体强化学习的场景，例如CartPole和Pong等经典游戏，以及RoboSumo和Multi-Agent Particle Environment (MPE)等多智能体场景。

2. Unity ML-Agents: 这是一个使用Unity引擎开发的多智能体强化学习环境，可以用于训练和评估各种多智能体场景，例如交通流量控制、机器人协作和游戏AI等。

3. RLLib: 这是一个基于强化学习的库，提供了许多单智能体和多智能体强化学习的环境，例如Pommerman和Hanabi等多智能体场景。

4. RoboCup Soccer Simulation: 这是一个基于仿真的多智能体足球比赛环境，由国际机器人足球协会（RoboCup）提供，可以用于测试和评估各种多智能体足球比赛算法。

5. MarLGrid: 这是一个基于Python的多智能体强化学习环境，提供了各种网格世界场景，例如Predator-Prey和Cooperative Navigation等。

这些环境都是开源的，可以根据需要进行修改和扩展。