多智能体强化学习的博弈基础模型代码

多智能体强化学习代码的实现可以基于不同的算法和框架。以下是一些常见的多智能体强化学习代码的示例：

1. Nash-Q Learning: Nash-Q Learning是一种基于博弈论的多智能体强化学习算法。可以使用Python编程语言和强化学习库（如TensorFlow或PyTorch）来实现该算法。你需要创建一个矩阵环境，并使用策略迭代的方法来训练智能体。

2. WoLF-PHC: WoLF-PHC（Policy hill-climbing algorithm）是另一种多智能体强化学习算法，它可以通过提供一种自适应的学习速率来实现策略的收敛。同样，你可以使用Python和强化学习库来实现该算法，并创建一个矩阵环境来进行训练。

3. Minimax-Q Learning: Minimax-Q Learning是一种基于博弈论的多智能体强化学习算法，它通过博弈树搜索来进行策略的更新。你可以使用Python和强化学习库来实现该算法，并创建一个矩阵环境来进行训练。

除了以上算法外，还可以基于多智能体的深度强化学习（RL）进行代码实现。在这种情况下，你可以使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建神经网络模型，并使用强化学习算法（如Deep Q-Networks或Proximal Policy Optimization）来进行训练。同时，你可能需要进行一些针对多智能体场景的修改和调整。

如果你需要更具体的代码示例和实现细节，我建议你参考相关的研究论文和开源项目，如论文《Markov games as a framework for multi-agent reinforcement learning》。在该论文中，作者提供了多智能体强化学习的理论基础和算法框架，并给出了一些代码实例供参考。

请注意，多智能体强化学习是一个复杂而广泛的领域，具体的代码实现取决于你所选择的算法和框架，以及应用场景的特定要求。因此，你可能需要进一步的研究和学习来完成你的具体任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>