DRL-and-Graph-Neural-Network-for-Routing-Problems 项目教程

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。