写一段联邦学习应用于基于多智能体的物联网资源分配的代码

联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习技术，它允许多个设备或数据源在本地进行模型训练，然后汇总这些模型更新到中央服务器上进行全局模型更新，而不是直接共享原始数据。对于基于多智能体的物联网（Internet of Things, IoT）资源分配问题，我们可以使用FL来处理每个智能体（如传感器、设备或边缘节点）之间的协调，同时保护数据隐私。

以下是一个简单的Python代码示例，使用TensorFlow Federated (TFF)库来实现一个基本的联邦Averaging算法，应用于资源分配。在这个例子中，我们将假设有一个简单的环境，其中每个智能体都有一个可用资源的估计，目标是联合学习一个模型来决定如何最优地分配资源。

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
import tff

# 假设我们有这样一个智能体环境类
class IoTAgent:
    def __init__(self, resources):
        self.resources = resources
        # 定义本地模型和优化器
        self.model = tf.keras.Sequential([...])  # 填充适当的模型结构
        self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

    def train(self, data):
        with tf.GradientTape() as tape:
            loss = self.model.loss(data)
        grads = tape.gradient(loss, self.model.trainable_variables)
        self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.model.trainable_variables))
        return loss

# 设定联邦学习参数
BATCH_SIZE = ...
EPOCHS = ...

# 创建一个模拟的多智能体环境
agents = [IoTAgent(random_resources()) for _ in range(num_agents)]

# TFF定义联合学习过程
@tff.federated_computation
def federated_train(model_weights):
    # 初始化一个空模型集合
    model_update = tff.learning.framework.zero_model_update(model_weights)

    @tff.federated_computation(model_weights.type_signature, tff.type_at_clients(tf.float32))
    def aggregate_round(model_weights, client_data):
        # 模型聚合
        local_models = tff.federated_map(lambda agent: agent.train(client_data), agents)
        average_loss = tff.federated_mean(local_models)
        model_update = tff.learning.framework.weighted_average_model_update(
            model_weights, local_models, average_loss, learning_rate=0.1
        )
        return model_update

    # 进行多个迭代
    for round_num in range(EPOCHS):
        model_update = aggregate_round(model_weights, federated_dataset)
        model_weights = tff.federated_mean(model_update)

    return model_weights

# 使用联邦学习进行资源分配
final_model_weights = federated_train(initial_model_weights)