本项目是一个基于强化学习（Reinforcement Learning，RL）的多智能体演示。它展示了多个智能体在同一环境中如何通过学习进行交互和合作，以实现共同目标。
功能特点
- 多智能体交互：多个智能体在同一环境中进行交互，每个智能体都有自己的目标和策略。
- 强化学习算法：使用强化学习算法，如Q-learning和Sarsa，让智能体通过试错学习最佳行为。
- 可视化界面：提供图形界面，直观展示智能体的行为和交互过程。
演示案例
以下是一个简单的案例，展示了两个智能体在迷宫中寻找出口的过程。
- 智能体A：寻找最短路径到达出口。
- 智能体B：寻找迷宫中最安全的路径到达出口。
操作步骤
- 安装依赖：确保您的环境中已安装Python和TensorFlow。
- 克隆项目：使用以下命令克隆项目到本地。
git clone https://github.com/your-username/rl-multi-agent-demo.git - 运行代码：进入项目目录，运行以下命令启动演示。
python main.py