我试图为“囚徒困境”中的学习算法创建相同类型的不同对象，但是python把它们搞混了。

囚徒困境是博弈论中的一个经典问题，描述了两个囚犯面临合作与背叛的抉择。在这个问题中，两个囚犯被关押在不同的牢房，警察缺乏直接证据，但有足够的证据将他们定罪。警察给每个囚犯提供了一个选择：背叛合作伙伴，即供出对方，或者保持沉默，即合作。

如果两个囚犯都选择保持沉默，即合作，那么他们都只会被判处较轻的刑期。但如果其中一个囚犯选择背叛，即供出对方，而另一个囚犯选择保持沉默，那么背叛者将获得豁免，而保持沉默者将被判处较重的刑期。如果两个囚犯都选择背叛，那么他们都将被判处较重的刑期。

在这个问题中，学习算法的目标是通过观察和分析之前的决策结果，找到一种最优的策略来最大化自己的利益。然而，由于Python中对象的特性，可能会导致创建相同类型的不同对象时出现混淆。

为了解决这个问题，可以考虑使用类来表示囚犯和他们的决策策略。通过定义一个囚犯类，可以确保每个对象都具有独立的属性和方法，避免混淆。

以下是一个示例代码，展示了如何使用类来创建不同的囚犯对象：

class Prisoner:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def make_decision(self, other_prisoner):
        # 在这里实现囚犯的决策策略
        # 可以根据之前的决策结果来调整策略
        
        # 返回决策结果，合作为True，背叛为False
        return True

# 创建两个不同的囚犯对象
prisoner1 = Prisoner("囚犯1")
prisoner2 = Prisoner("囚犯2")

# 调用囚犯对象的方法进行决策
decision1 = prisoner1.make_decision(prisoner2)
decision2 = prisoner2.make_decision(prisoner1)

在这个示例中，我们通过定义一个Prisoner类来创建不同的囚犯对象。每个囚犯对象都有一个make_decision方法，用于根据之前的决策结果来制定决策策略。在这个方法中，可以根据需要使用各种算法和技术来实现决策策略。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际的决策策略可能更加复杂，需要根据具体情况进行设计和实现。

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