写一段多智能体强化学习代码

在编写多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的代码时，通常会用到Python语言和一些库，如TensorFlow、PyTorch等，以及专门处理MARL的库如`ray.rllib`（Ray库的一部分）。下面是一个简化的示例，展示如何使用`ray.rllib`库创建一个基本的多智能体环境并训练Q-learning策略：

import ray
from ray import rllib
from ray.rllib.agents.ppo import PPOTrainer

# 初始化Ray
ray.init()

# 创建多智能体环境
def my_marl_env(config):
    # 这里可以定义你的多智能体环境规则，比如GridWorld
    pass

config = {
    "env": my_marl_env,
    "multiagent": {
        "policies": {  # 每个智能体的策略
            "policy_0": (None, obs_space, action_space, {"custom_model": model}),
            "policy_1": (None, obs_space, action_space, {"custom_model": model}),
            # 更多智能体...
        },
        "policy_mapping_fn": lambda agent_id: "policy_{}".format(agent_id)  # 映射每个智能体到对应的策略
    }
}

# 训练PPO算法
trainer = PPOTrainer(config=config)
trainer.train()  # 开始训练

# 当训练完成后，可以使用trainer.save()保存模型，以便后续加载和评估

# 关闭Ray
ray.shutdown()

注意，这只是一个基础框架，实际的代码会更复杂，需要定义环境的状态、动作空间、奖励函数以及智能体之间的交互机制。此外，还需要设置好训练参数，如迭代次数、步数等。