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基于多AgentQ学习算法的气候合作策略研究与仿真的中期报告
本项目旨在实现基于多AgentQ学习算法的气候合作策略，并进行相关的仿真与研究。本中期报告主要介绍已完成的工作和下一步的计划。
已完成的工作：
1.对气候合作问题进行了初步的研究，并参考了相关文献，包括相关的国际协议和政策文件、学术论文等，对问题进行了初步的分析和理解。
2.对多AgentQ学习算法进行了学习和研究，包括Q学习算法、SARSA算法、DQN算法等，以及相关的实现和应用。并确定了本项目所采用的多AgentQ学习算法的具体模型和实现方法。
3.选择了合适的仿真平台，并初步实现了相关的仿真程序。具体来说，我们选择了Mesa作为仿真平台，以及Python作为主要的编程语言，实现了一个简单的气候合作仿真模型。
4.完成了部分实验和数据处理工作，初步分析了多个实验的结果，探究了不同策略下，不同Agent的行为变化和合作效果等。
下一步的计划：
1.继续完善气候合作仿真模型，包括完善模型的逻辑结构、细节和算法的实现等，实现更加复杂的气候合作场景，并根据实际问题设置合适的参数和环境变量等。
2.进一步深入研究多AgentQ学习算法的理论和应用，尝试进行一些实验和比较，探究不同算法的性能和优缺点。
3.进一步完善已有的实验和数据处理工作，探究不同条件下，气候合作策略的效果和影响因素等。并进行更加系统和充分的数据分析和可视化等，在保证分析准确性的前提下，更加直观地展示和解释实验结果。
4.编写完整的实验报告，对整个研究过程和结果进行总结和归纳，提出合理的结论和建议，以期为其他相关研究提供借鉴和参考。同时，根据实际需要，对相关结果进行论文发表等进一步推广和应用。