提供多智能体强化学习中，编写环境模型的代码示例

当编写多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning）环境时，你需要定义一个环境类，其中包含状态空间、动作空间、环境动力学以及与智能体的交互逻辑。下面是一个简单的示例，展示了如何编写一个简单的多智能体环境模型：

import numpy as np

class MultiAgentEnvironment:
    def __init__(self, num_agents, state_dim, action_dim):
        self.num_agents = num_agents
        self.state_dim = state_dim
        self.action_dim = action_dim

    def reset(self):
        # 初始化环境状态
        self.state = np.zeros((self.num_agents, self.state_dim))
        return self.state

    def step(self, actions):
        # 执行动作并更新环境状态
        rewards = np.zeros(self.num_agents)
        for i in range(self.num_agents):
            rewards[i] = self._calculate_reward(actions[i])
        self.state += actions
        return self.state, rewards

    def _calculate_reward(self, action):
        # 计算每个智能体的奖励
        return np.sum(action)

# 创建一个2个智能体，状态维度为2，动作维度为1的环境
env = MultiAgentEnvironment(num_agents=2, state_dim=2, action_dim=1)

# 重置环境并获取初始状态
state = env.reset()
print("Initial state:", state)

# 模拟交互过程，每个智能体采取随机动作
actions = [np.random.randn(1) for _ in range(env.num_agents)]
next_state, rewards = env.step(actions)
print("Next state:", next_state)
print("Rewards:", rewards)

在这个示例中，我们定义了一个`MultiAgentEnvironment`类，它有三个主要方法：

- `__init__`：初始化环境，接受智能体数量、状态维度和动作维度作为参数。
- `reset`：重置环境并返回初始状态。
- `step`：执行智能体的动作并返回下一个状态和奖励。

在`step`方法中，我们简单地将每个智能体的动作累积到环境的状态中，并计算每个智能体的奖励。在这个示例中，奖励被定义为每个智能体动作的总和。

你可以根据需要扩展和修改这个示例，以适应你的具体多智能体强化学习问题。希望这个示例对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。