DRL-and-Graph-Neural-Network-for-Routing-Problems 项目教程
2024-09-17 12:05:09作者:胡唯隽
1. 项目目录结构及介绍
DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems/
├── MDCVRP/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
├── TSP/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
├── VRP/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
├── image/
│ ├── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── main.py
目录结构介绍
- MDCVRP/: 多仓库容量车辆路径问题(MDCVRP)的代码目录。
- TSP/: 旅行商问题(TSP)的代码目录。
- VRP/: 车辆路径问题(VRP)的代码目录。
- image/: 项目相关的图像文件目录。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
- setup.py: 项目的安装脚本。
- main.py: 项目的启动文件。
2. 项目的启动文件介绍
main.py
main.py 是项目的启动文件,负责初始化并运行整个项目。以下是该文件的主要功能:
- 导入依赖: 导入项目所需的Python包和模块。
- 配置加载: 加载项目的配置文件,初始化相关参数。
- 模型初始化: 初始化深度强化学习(DRL)和图神经网络(GNN)模型。
- 训练与测试: 根据配置文件中的参数,进行模型的训练和测试。
- 结果输出: 输出训练和测试的结果,保存到指定目录。
使用方法
python main.py
3. 项目的配置文件介绍
config.yaml
项目的配置文件通常是一个YAML文件,用于配置项目的各种参数。以下是一些常见的配置项:
# 数据集配置
dataset:
name: "TSP"
path: "data/tsp_dataset.csv"
# 模型配置
model:
type: "GNN"
layers: 3
hidden_size: 128
# 训练配置
training:
epochs: 100
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
# 测试配置
testing:
batch_size: 64
配置项介绍
- dataset: 配置数据集的相关参数,如数据集名称和路径。
- model: 配置模型的相关参数,如模型类型、层数和隐藏层大小。
- training: 配置训练过程的相关参数,如训练轮数、批量大小和学习率。
- testing: 配置测试过程的相关参数,如批量大小。
使用方法
在启动项目时,main.py 会自动加载 config.yaml 文件中的配置,并根据配置进行相应的操作。
python main.py --config config.yaml
通过以上步骤,您可以顺利地启动并配置 DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems 项目。
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