一种比使用np.meshgrid更高效的多维状态-动作空间瓦片化的方法是使用numpy的broadcasting功能。

下面是使用numpy的broadcasting功能进行多维状态-动作空间瓦片化的示例代码：

import numpy as np

# 定义状态空间和动作空间的范围
state_space = [
    (-1, 1),  # 第一个维度的范围
    (0, 2),   # 第二个维度的范围
    (-2, 2)   # 第三个维度的范围
]

action_space = [
    (-0.5, 0.5),  # 第一个动作维度的范围
    (-1, 1)       # 第二个动作维度的范围
]

# 定义每个维度的瓦片数量
state_tiles = [5, 5, 5]
action_tiles = [3, 3]

# 计算每个维度的步长
state_steps = [(high - low) / (tiles - 1) for (low, high), tiles in zip(state_space, state_tiles)]
action_steps = [(high - low) / (tiles - 1) for (low, high), tiles in zip(action_space, action_tiles)]

# 创建状态空间瓦片
state_tiles = np.mgrid[
    state_space[0][0]:state_space[0][1]:state_steps[0],
    state_space[1][0]:state_space[1][1]:state_steps[1],
    state_space[2][0]:state_space[2][1]:state_steps[2]
].reshape(3, -1).T

# 创建动作空间瓦片
action_tiles = np.mgrid[
    action_space[0][0]:action_space[0][1]:action_steps[0],
    action_space[1][0]:action_space[1][1]:action_steps[1]
].reshape(2, -1).T

# 打印状态空间瓦片和动作空间瓦片
print("State Tiles:")
print(state_tiles)
print("Action Tiles:")
print(action_tiles)

这段代码首先定义了状态空间和动作空间的范围，然后定义了每个维度的瓦片数量。接下来，通过计算每个维度的步长，使用numpy的mgrid函数创建了状态空间瓦片和动作空间瓦片。最后，打印出结果。

使用numpy的broadcasting功能可以避免使用np.meshgrid函数，从而提高效率。