开源项目启动和配置文档

1. 项目的目录结构及介绍

该项目是基于深度强化学习进行SDN路由优化的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

a-deep-rl-approach-for-sdn-routing-optimization/
├── data/                           # 存储实验数据
├── docs/                           # 项目文档
├── environment/                    # 定义SDN网络环境
│   ├── __init__.py
│   ├── sdn_environment.py          # SDN环境实现
│   └── ...
├── models/                         # 模型定义
│   ├── __init__.py
│   ├── dqn.py                      # DQN模型
│   ├── ...
├── reinforce/                      # 强化学习算法实现
│   ├── __init__.py
│   ├── reinforce.py               # 强化学习算法核心逻辑
│   └── ...
├── scripts/                        # 运行脚本
│   ├── train.py                    # 训练脚本
│   ├── test.py                     # 测试脚本
│   └── ...
├── utils/                          # 工具类和函数
│   ├── __init__.py
│   ├── ...
├── requirements.txt                # 项目依赖
└── README.md                       # 项目说明

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过scripts目录下的train.py和test.py两个脚本实现的。

• train.py: 用于启动强化学习算法的训练过程。该脚本包含了创建环境、初始化模型、训练模型以及保存训练结果等核心步骤。
• test.py: 用于测试训练好的模型。该脚本会加载训练过程中保存的模型参数，然后在测试环境中运行，以评估模型的性能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是通过环境变量和Python的配置对象进行管理。以下是一些主要的配置：

• config.py: 该文件定义了项目运行时的基本配置，如环境参数、模型参数、训练参数等。用户可以根据自己的需求调整这些参数。
• 环境变量：项目还支持通过环境变量来配置一些运行时参数，例如数据存储路径、日志级别等。

用户可以通过修改config.py中的参数来调整项目的行为，也可以在运行脚本时设置相应的环境变量来覆盖默认配置。