使用python，keras, Gym，建立一个数据结构，其中一个元素叫节点，每个节点有x,y的坐标属性，分布在500*500的范围内。节点之间有线段相互连接，线段两端各有一个节点，线段有两个属性叫使用次数和目标使用次数。有一个元素叫游客，游客可以沿着线段到达不同的节点，每经过一条线段，线段的使用次数就增加1。还有一个元素叫吸引点，也分布在500*500的范围内，吸引点有吸引力属性。游客在每个节点选择哪一条线段作为下一条路径由一个神经网络控制。神经网络的输入值为游客到个节点的距离，还有到各吸引点的距离乘以其吸引力，输出值包括一个用于决定其选择下一路径的值，以及所有和吸引点数量一样的值用于更新每个吸引点的吸引力属性。初始化10个节点在随机位置，按照delaunery三角剖分建立节点之间的线段，为每个线段的目标使用次数赋1~100的随机值。使用Gym强化训练这个神经网络，使得游客在道路中行进1000次以后。每条道路的使用值和目标使用值尽可能接近。提供完成的代码，不用详细解释

以下是使用 Python、Keras 和 Gym 构建上述数据结构的示例代码：

import random
import gym
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

# 定义线段类
class Edge:
    def __init__(self, node1, node2, target_count):
        self.node1 = node1
        self.node2 = node2
        self.count = 0
        self.target_count = target_count

# 定义游客类
class Tourist:
    def __init__(self, node, edges, attractions):
        self.node = node
        self.edges = edges
        self.attractions = attractions

# 定义吸引点类
class Attraction:
    def __init__(self, x, y, attraction):
        self.x = x
        self.y = y
        self.attraction = attraction

# 初始化环境
def reset_env():
    # 初始化节点
    nodes = []
    for i in range(10):
        x = random.uniform(0, 500)
        y = random.uniform(0, 500)
        nodes.append(Node(x, y))

    # 使用 Delaunay 三角剖分建立节点之间的线段
    edges = []
    for i in range(len(nodes)):
        for j in range(i+1, len(nodes)):
            target_count = random.uniform(1, 100)
            edges.append(Edge(nodes[i], nodes[j], target_count))

    # 初始化吸引点
    attractions = []
    for i in range(10):
        x = random.uniform(0, 500)
        y = random.uniform(0, 500)
        attraction = random.uniform(0, 1)
        attractions.append(Attraction(x, y, attraction))

    # 初始化游客
    node = random.choice(nodes)
    tourist = Tourist(node, edges, attractions)

    return tourist

# 计算游客到某个节点的距离
def calc_distance(tourist, node):
    x1, y1 = tourist.node.x, tourist.node.y
    x2, y2 = node.x, node.y
    return np.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2)