多智能体博弈强化学习平台：新手友好的Python源码

资源摘要信息:"本文档主要介绍了一个基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台的Python源码。该平台以gym框架为基础，针对多智能体追逃博弈问题进行了专门的强化学习算法设计和实现。 首先，我们需要明确gym框架和强化学习的基本概念。gym是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，它提供了一系列的环境，用于模拟各种强化学习问题。而强化学习是机器学习的一个分支，主要研究智能体如何在环境中通过试错学习最优策略。 在这个多智能体追逃博弈强化学习平台中，我们主要关注的是如何设计和实现智能体的追逃策略。这个问题可以看作是一个典型的博弈问题，其中，追捕者需要设计策略来捕捉逃跑者，而逃跑者则需要设计策略来避免被捕。 在这个平台中，我们可以通过Python源码来实现和测试这些策略。由于源码中包含了详细的代码注释，即使是新手也能看懂并进行学习和实践。 该平台的实现和设计得到了导师的高度认可，可以作为毕业设计、期末大作业和课程设计等的参考项目。用户只需下载并进行简单部署，就可以开始使用这个平台进行学习和实践。 该平台的文件名为"main"，可能表示这是一个主程序文件。具体的功能和操作细节，用户需要在下载并打开源码后，根据注释和相关文档进行学习和理解。 总的来说，这个基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台的Python源码，是一个很好的学习资源，无论对新手还是有经验的学习者都有很大的帮助。"