设计实验一个多智能系统研究智能体之间的博弈行为。具体的实验要求如下： 1）涉及的智能体数量至少两个 2）各智能体均可以在合作与背叛之间做出选择 3）涉及到的协调策略数量至少四个 具体代码

好的，下面是一个实验设计和代码实现，可以研究多智能体之间的博弈行为，涉及到的智能体数量为4个，各智能体可以在合作和背叛之间做出选择，涉及到的协调策略数量为4个。

实验设计：

1. 定义4个智能体，每个智能体可以在合作和背叛之间做出选择。
2. 定义4个协调策略，包括全合作、全背叛、轮流合作和随机选择。
3. 让每个智能体在每一轮中选择一个协调策略。
4. 根据所选择的协调策略，计算每个智能体的收益，然后更新他们的分数。
5. 进行多轮游戏，记录每个智能体的选择和收益，以便后续分析。

实验代码：

import random

# 定义4个智能体
class Agent:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.score = 0
        self.strategies = ["cooperate", "defect"]
        
    def choose_strategy(self):
        return random.choice(self.strategies)

# 定义4个协调策略
def all_cooperate():
    return "cooperate", "cooperate", "cooperate", "cooperate"

def all_defect():
    return "defect", "defect", "defect", "defect"

def alternate_cooperate():
    return ("cooperate", "defect")*2

def random_choose():
    return [random.choice(["cooperate", "defect"]) for i in range(4)]

# 定义一个博弈函数
def play_game(agent1, agent2, agent3, agent4, strategy):
    choices = strategy()
    for i, agent in enumerate([agent1, agent2, agent3, agent4]):
        if choices[i] == "cooperate":
            agent.score += 3
        else:
            agent.score += 1

# 定义一个实验函数
def run_experiment(num_rounds):
    agents = []
    for i in range(4):
        agent = Agent("agent" + str(i))
        agents.append(agent)
    
    strategies = [all_cooperate, all_defect, alternate_cooperate, random_choose]
    
    for i in range(num_rounds):
        strategy = random.choice(strategies)
        play_game(agents[0], agents[1], agents[2], agents[3], strategy)
    
    for agent in agents:
        print(agent.name, agent.score)

# 运行实验
run_experiment(10)

在这个实验代码中，我们定义了4个智能体，每个智能体有一个名称、一个分数和两个策略（合作和背叛）。我们还定义了4个协调策略，包括全合作、全背叛、轮流合作和随机选择。在每一轮游戏中，我们随机选择一个协调策略，然后让每个智能体选择所选策略的对应协调策略，计算每个智能体的收益，并根据所选择的策略更新他们的分数。最后，我们输出每个智能体的得分。

你可以根据需要修改实验参数，如智能体数量、协调策略数量、博弈轮数和策略等，来进行不同的实验研究。