使用gym.spacesMultiDiscrete()实现多元离散环境

Gym是一个常用的开源强化学习工具包，提供了许多常见的强化学习环境。其中，gym.spaces模块定义了一些常见的环境状态和动作空间。其中之一就是MultiDiscrete空间，用于表示多元离散空间。

MultiDiscrete空间适用于那些具有多个离散维度的状态或动作，例如在一个迷宫环境中，我们可能需要同时决定上下左右四个方向的动作。MultiDiscrete空间允许我们指定每个维度允许的最大值，以及每个维度的可能取值数量。

在使用gym.spaces.MultiDiscrete之前，首先需要安装gym包。可以使用以下命令来安装：

pip install gym

接下来，我们来看一个使用gym.spaces.MultiDiscrete创建环境的例子。假设我们要创建一个具有三个离散维度的ACTION空间，每个维度有不同的取值个数。

import gym
from gym import spaces

# 创建一个具有三个维度的ACTION空间
action_space = spaces.MultiDiscrete([3, 5, 2])

# 获取每个维度的最大值
max_values = action_space.nvec
print("每个维度的最大值：", max_values)

# 随机采样一个动作
action = action_space.sample()
print("随机采样的动作：", action)

# 检查取值是否合法
is_valid = action_space.contains(action)
print("动作合法性检查：", is_valid)

上述代码中，我们先创建了一个具有三个离散维度的ACTION空间。其中， 个维度有3种取值，第二个维度有5种取值，第三个维度有2种取值。我们通过spaces.MultiDiscrete传递一个列表给action_space，列表中的每个元素对应一个维度的取值数量。

接下来，我们使用nvec属性获取每个维度的最大值，并打印出来。然后，我们使用sample方法随机采样一个动作，并打印出来。最后，我们使用contains方法检查该动作是否合法，并打印出来。

使用gym.spaces.MultiDiscrete可以方便地定义多元离散动作空间，并进行动作采样和合法性检查。在实际使用中，可以通过该空间来定义自己的强化学习环境。