Во время разработки использовался Python версии 3.9.5. Нотбуки хранятся в
директории notebooks.
Создать тестовое окружение:
$ python -m venv routesim_env
$ source routesim_env/bin/activate
Перейти в директорию routesim/src и выполнить:
$ python setup.py develop
Добавить ядро с тестовым окружением в Jupyter:
$ pip install ipykernel
$ python -m ipykernel install --user --name=routesim_env
Установить зависимости:
$ pip install -r routesim/requirements.txt
Перейти в директорию с нотбуками и открыть run_simulation.
Готовые предобученные модели находятся в директории routesim/torch_models.
Их нужно разжать перед использованием:
$ gunzip -k model_name
Для самостоятельного обучения модели, нужно перейти в директорию с нотбуками и
открыть dqn_pretrain. Обучающая выборка уже сгенерирована и находится в файле
routesim/src/pretrain_data.csv. Чтобы самостоятельно сгенерировать выборку,
нужно выполнить routesim/src/gen_pretrain_data.py.