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上传时间: 2021-03-31
详细说明：NFV深
服务功能链在线编排的深度强化学习
免责声明：这是一个非官方的实现，试图重现在描述的深度强化学习方法 作为研究生项目的一部分。 尽管执行的代理确实会随着时间的推移而学习，但我们无法重现本文中所述的相同结果。
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假设已经在Ubuntu 18.04机器上安装了Anaconda（版本4.8.4）发行版，则可以简单地通过conda env create -f environment.yml克隆conda env create -f environment.yml 。 根据您系统的设置，可能需要安装RayTune的其他软件包以及所应用的Tensorflow版本。
实验
script.py文件可作为使用默认参数化在NFVdeep环境上运行基准或DRL代理的接口，即不采用超参数优化。 在这里，您可以指定覆盖拓扑，网络资源以及到达过程的属性。 例如，我们可以执行以
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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