nash q learning 代码

以下是一个使用Nash Q-Learning算法的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义动作空间和状态空间大小
n_actions = 2
n_states = 3

# 初始化Q矩阵
Q = np.zeros((n_states, n_actions, n_actions))

# 定义奖励矩阵
R = np.array([[-1, 1], [1, -1], [-1, 1]])

# 定义学习率和折扣因子
alpha = 0.1
gamma = 0.9

# 定义Nash Q-Learning算法
def nash_q_learning(state):
    # 选择玩家1的行动
    pi1 = np.max(Q[state], axis=1)
    # 选择玩家2的行动
    pi2 = np.max(Q[state], axis=0)
    # 计算纳什均衡
    nash_eq = np.argwhere(pi1 == np.max(pi1))
    # 选择纳什均衡中的随机行动
    action1 = np.random.choice(nash_eq.flatten())
    # 计算纳什均衡
    nash_eq = np.argwhere(pi2 == np.max(pi2))
    # 选择纳什均衡中的随机行动
    action2 = np.random.choice(nash_eq.flatten())
    # 更新Q矩阵
    Q[state][action1][action2] += alpha * (R[state][action1][action2] + 
                                            gamma * np.min(Q[state]) - 
                                            Q[state][action1][action2])

# 训练模型
for i in range(1000):
    # 随机选择一个状态
    state = np.random.randint(0, n_states)
    nash_q_learning(state)

# 输出Q矩阵
print(Q)

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，需要根据具体情况进行修改和调整。