基于DQN算法构建含4智能体的自定义多智能体环境技术咨询

我打算搭建一个基于深度强化学习的自定义多智能体环境，并且把DQN算法应用到这个环境里来。下面是具体的设计细节和相关代码片段：

环境核心设计 #

• 包含4个智能体，每个智能体在动态环境中参与决策交互
• 每个时间步会同步更新所有状态的不同参数，保证环境的实时动态性

状态与动作定义 #

状态空间 #

每个智能体的状态由5个观测变量组成，格式为：state=[p1, p2, p3, p4, p5]，每个变量对应环境中的一项关键观测指标

动作空间 #

智能体的动作是基于最优Q值从离散集合{-2, -1, 0, 1, 2}中选取的数值，动作会直接作用于环境，驱动状态参数的变化

关键代码片段 #

以下是初始化状态参数数组和时间步内状态更新的部分代码示例：

# 初始化状态参数数组，numframe为总时间步数量，number_nodes对应智能体数量
param0, param1, param2, param3, param4 = [[0 for x in range(numframe)] for y in range(number_nodes)]

# 单个时间步内的状态更新逻辑示例
p4[agent0] = random.randint(0, 2)
p4[agent1] = p4[agent0] + action
p4[agent2] = p4[agent1] + action
# ... 剩余智能体的状态更新逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sa Na