DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems 项目使用教程

DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems 项目使用教程

DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems This is the official code for the published paper 'Solve routing problems with a residual edge-graph attention neural network' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/drl/DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems

1. 项目目录结构及介绍

DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems/
├── MDCVRP/
│   ├── ...
├── TSP/
│   ├── ...
├── VRP/
│   ├── ...
├── image/
│   ├── ...
├── LICENSE
├── README.md
└── ...

• MDCVRP/: 包含多仓库容量车辆路径问题（MDCVRP）的相关代码。
• TSP/: 包含旅行商问题（TSP）的相关代码。
• VRP/: 包含车辆路径问题（VRP）的相关代码。
• image/: 包含项目相关的图片资源。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于各个问题类型的目录下，例如 TSP/main.py、VRP/main.py 等。以下是 TSP/main.py 的简要介绍：

# TSP/main.py

import torch
from models import TSPModel
from utils import load_data, train, test

def main():
    # 加载数据
    data = load_data('data/tsp_data.txt')
    
    # 初始化模型
    model = TSPModel()
    
    # 训练模型
    train(model, data)
    
    # 测试模型
    test(model, data)

if __name__ == "__main__":
    main()

• main(): 主函数，负责加载数据、初始化模型、训练模型和测试模型。
• load_data(): 加载数据函数，从指定路径加载数据。
• train(): 训练函数，用于训练模型。
• test(): 测试函数，用于测试模型的性能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于项目的根目录下，例如 config.yaml 或 config.json。以下是一个示例配置文件 config.yaml 的内容：

# config.yaml

model:
  name: "TSPModel"
  hidden_size: 128
  num_layers: 3

training:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

data:
  path: "data/tsp_data.txt"
  num_nodes: 50

• model: 模型配置部分，包含模型的名称、隐藏层大小和层数。
• training: 训练配置部分，包含批量大小、训练轮数和学习率。
• data: 数据配置部分，包含数据路径和节点数量。

通过配置文件，用户可以方便地调整模型的参数和训练设置，以适应不同的需求和环境。

DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems This is the official code for the published paper 'Solve routing problems with a residual edge-graph attention neural network' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/drl/DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems