利用面向对象思维和python语言，设计一个多智能体仿真

利用面向对象编程（OOP）和Python语言设计一个多智能体仿真系统，可以按照以下步骤进行：

1. **定义智能体基础类**：
创建一个名为`Agent`的基本类，作为所有智能体的模板。它通常包含属性（如位置、状态等）和通用的行为方法（如感知环境、决策和执行动作）。

class Agent:
    def __init__(self, id, initial_position):
        self.id = id
        self.position = initial_position

    def perceive(self, environment):
        # 感知环境并获取信息
        pass

    def decide(self):
        # 根据感知的信息做出决策
        pass

    def act(self, action):
        # 执行决策结果
        pass

2. **创建特定类型的智能体**：
为不同的角色或目标创建子类，比如`PredatorAgent`或`PreyAgent`，它们继承自`Agent`，并可能添加特殊的行为或适应性策略。

class PredatorAgent(Agent):
    def decide(self):
        # 预兽的捕食决策逻辑
        pass

class PreyAgent(Agent):
    def decide(self):
        # 被猎物的逃生策略
        pass

3. **环境模型**：
建立一个环境类`Environment`，用于管理智能体之间的交互和共享资源。它可以包含地图、事件发生器等功能。

class Environment:
    def __init__(self, agents):
        self.agents = agents

    def update(self):
        # 更新所有智能体的状态
        for agent in self.agents:
            agent.act()
            agent.perceive(self)

4. **主循环和仿真控制**：
编写一个主程序，初始化智能体集合、环境，然后在一个循环中更新环境并处理事件。

def main():
    agents = [PredatorAgent(0, (0, 0)), PreyAgent(1, (5, 5))]
    env = Environment(agents)
    
    while True:
        env.update()
        # 可能需要查看当前状态，展示结果或检查是否达到结束条件
        print(f"Round {env.current_round}, Agents: {env.agents}")