VRP_DRL_MHA: 利用PyTorch1.6和TensorFlow2.1，“注意与学习解决路径规划问题”，结合《变形金刚》及《深度强化学习》...
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简介：
VRP_DRL_MHA是一款融合了Transformer架构与深度强化学习技术的创新系统，旨在通过PyTorch 1.6和TensorFlow 2.1框架解决复杂的路径规划挑战。该方法引入注意力机制以优化车辆路线问题，展现了《变形金刚》启发的概念在实际应用中的潜力。
使用具有多头注意力的CVRP求解器TensorFlow2和PyTorch实现可以帮助您学习解决路由问题（Kool等人2019年提出的方法）。该项目需要以下软件环境：Python 3.6及以上版本，TensorFlow 2.0及以上版本或PyTorch 1.5。此外还需要tqdm、numpy以及对于绘图matplotlib。
使用方法如下：
首先切换到项目的PyTorch或TensorFlow2目录。
```bash
cd PyTorch
```
接着运行`config.py`脚本来生成包含超参数值的pickle文件。
```python
python config.py
```
您会在Pkl目录中找到这些.pickle文件。现在您可以开始训练模型了：
```python
python train.py -p Pkl/*
```
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