- ステップ1:GitHubリポジトリをローカルマシンにクローンします。
- ステップ2:requirements.txtを使用してpip経由で必要なPythonパッケージをインストールします。
- ステップ3:地図のトポロジーとエージェントのパラメータの環境設定を行います。
- ステップ4:合成シナリオでエージェントの事前学習のためにシミュレーションを実行します。
- ステップ5:提供されている強化学習スクリプトを用いてエージェントを訓練します。
- ステップ6:パフォーマンス指標を評価し、必要に応じてハイパーパラメータを調整します。
- ステップ7:訓練済みのポリシーを物理ロボットまたはエッジデバイスに展開します。
- ステップ8:実運用を監視し、新しいデータで定期的に再訓練します。