写一个边缘计算卸载的多智能体深度强化学习代码

当然，我可以提供一个简单的多智能体深度强化学习的代码示例，用于边缘计算卸载场景。以下是一个基于Python和TensorFlow的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

class Agent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.discount_factor = 0.99
        self.learning_rate = 0.001
        
        self.model = self.build_model()
        self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate)
        
    def build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential()
        model.add(tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'))
        model.add(tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='softmax'))
        return model
    
    def get_action(self, state):
        state = np.reshape(state, [1, self.state_size])
        policy = self.model.predict(state)[0]
        return np.random.choice(self.action_size, 1, p=policy)[0]
    
    def train_model(self, state, action, reward, next_state, done):
        target = np.zeros((1, self.action_size))
        advantages = np.zeros((1, self.action_size))
        
        value = self.model.predict(state)[0]
        next_value = self.model.predict(next_state)[0]
        
        if done:
            advantages[0][action] = reward - value[action]
            target[0][action] = reward
        else:
            advantages[0][action] = reward + self.discount_factor * (next_value[action]) - value[action]
            target[0][action] = reward + self.discount_factor * next_value[action]
        
        self.optimizer.minimize(lambda: self.loss(target, value), self.model.trainable_variables)
        
    def loss(self, targets, values):
        return tf.reduce_mean(tf.square(targets - values))

这是一个简单的多智能体深度强化学习代码示例，使用了一个具有两个隐藏层的前馈神经网络来近似值函数。在 `get_action` 方法中，我们使用 softmax 函数从模型的输出中选择动作。在 `train_model` 方法中，我们使用优化器最小化动作值和目标值之间的均方差损失函数。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的场景和需求对代码进行修改和扩展。边缘计算卸载涉及到更复杂的问题，例如资源分配、任务调度等，你可能需要更高级的算法和模型来解决这些问题。