写一段python代码实现用指针网络深度强化学习AC算法解决三维TSP避障问题，两点之间的距离使用欧氏距离，其中P（x,y,z）点为旅行商要经过的城市点，数量不固定，O（x,y,z）是障碍点，数量也不固定，路径遇到障碍点要避开，代码完毕后用伪代码写出整个流程

在Python中，使用指针网络（Pointer Network）结合深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）如Actor-Critic (AC) 算法解决三维TSP（Traveling Salesman Problem）避障问题是一个复杂的过程。由于涉及到深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）、环境模型、策略网络等，这里提供一个简化版的伪代码概述以及部分核心函数的示例，实际完整实现会相当庞大。

# 引入必要的库
import numpy as np
import gym
from keras.models import Model, Input
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding

# 定义环境类（假设基于gym）
class TSPObs(gym.Env):
    def __init__(self, cities, obstacles):
        # 初始化城市、障碍点等信息

# 动作空间定义：选择下一个城市的索引
action_space = gym.spaces.Discrete(len(cities))

# 隐藏层结构
input_dim = len(cities)
lstm_units = 128
embedding_size = 64

# 构建Actor模型（策略网络）
inputs = Input(shape=(None,))
x = Embedding(input_dim, embedding_size)(inputs)
x = LSTM(lstm_units)(x)
policy_logits = Dense(action_space.n, activation='softmax')(x)
actor_model = Model(inputs=inputs, outputs=policy_logits)

# 构建Critic模型（价值网络）
critic_inputs = inputs
critic_value = Dense(1)(x)
critic_model = Model(inputs=critic_inputs, outputs=critic_value)

# Actor-Critic算法的核心函数
def act_and_train(states, actor, critic, memory, optimizer):
    policy = actor.predict(states)
    action = np.random.choice(np.arange(policy.shape[1]), p=policy.flatten())
    
    next_state, reward, done, _ = env.step(action)  # 环境模拟
    critic.train_on_batch(states, rewards)  # 更新价值网络
    memory.add((states, action, reward, next_state, done))  # 存储经验
    
    if done:
        states = np.zeros_like(states)  # 新回合开始，初始化状态
    else:
        states = next_state
        
    actor.train_on_batch(states, actor.predict(states))  # 使用策略更新
    return states

# 其他辅助函数和记忆体管理（Memory），省略...

**伪代码流程：**

1. 初始化环境，定义城市和障碍点。
2. 创建Actor和Critic模型。
3. 主循环：
a. 获取当前状态。
b. 根据Actor模型选择动作（避开障碍）。
c. 执行动作，在环境中获取新状态、奖励和是否到达终点。
d. 更新价值网络（Critic）和策略网络（Actor）。
e. 存储经验和回放学习。
4. 当达到预定条件（例如一定回合数或达到最低平均奖励）时，训练完成。

注意：这个伪代码仅给出了基本框架，实际实现需要详细的设计环境类、记忆库、优化器、奖励计算、探索策略等功能，并可能还需要利用更复杂的神经网络架构和更详细的训练过程。如果你对完整的代码感兴趣，建议参考深度学习教程或者相关的开源项目。