多智能体迭代学习复现代码

多智能体迭代学习（Multi-Agent Iterative Learning）通常涉及一群自主决策的代理（agents），通过不断交互并从彼此的行为中学习，共同优化整体策略。复现这样的代码需要特定的环境、框架和算法理解。以下是一个简化的步骤概述：

1. **选择库**：你可以使用Python的如TensorFlow Multi-Agent (TFMA) 或 PyMARL等库，它们提供了用于构建和训练多智能体系统的框架。

# 示例：使用PyMARL
import pysc2
from malib.agents import DQNAgent
from malib.envs import StarCraft2Env

# 创建环境
env = StarCraft2Env()

2. **设计模型**：每个智能体通常会有一个Q-learning模型或其他适合的强化学习算法。

# 使用DQN模型
agent = DQNAgent(model=YourModelClass)

3. **初始化学习过程**：设置迭代次数和学习率等参数。

num_episodes = 1000
learning_rate = 0.001
for episode in range(num_episodes):
    # 智能体相互交互和学习
    trajectories = env.run([agent] * num_agents, ...)
    agent.update(trajectories, learning_rate)

4. **保存和复现**：完成训练后，可以保存模型以便于后续复现。

agent.save('multi_agent_model')