基于Matlab的三维图形绘制与DRL算法实现-FYP_NUSRI_RL_BOTSP

资源摘要信息:"该资源是一份关于使用MATLAB软件绘制三维图形的代码。该代码作为新加坡国立大学（苏州）工学学士学位的一部分，专注于处理具有四维输入的模型。代码中包含了多个Python脚本，这些脚本涉及了Ubuntu 18.04系统和Win10或Linux系统上PyTorch-GPU的配置。此外，代码还包括了深度强化学习（DRL）训练和测试双目标旅行商问题（TSP）的相关内容。以下是对标题、描述和标签中提及的知识点进行的详细说明： 1. **MATLAB三维图形绘制**：MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的编程环境，尤其擅长数值计算和图形可视化。三维图形绘制是MATLAB的一个重要功能，可以用来直观地展示复杂数据和模型的三维结构。代码中提到了使用MATLAB来画出三维图，这可能涉及到MATLAB中三维绘图函数，如plot3、mesh、surf等。 2. **四维模型处理**：四维模型通常指的是在三维空间中加入了时间或其他维度的扩展。在工程或物理模拟中，四维模型可以描述随时间变化的系统状态。本代码可能是用于处理或模拟四维空间中的数据，例如，它可以用来表示动态变化的物理系统或金融模型。 3. **Ubuntu 18.04系统中的PyTorch-GPU配置**：“ubuntu_18.04_pytorch-gpu”文件暗示了在Ubuntu 18.04操作系统上配置PyTorch-GPU环境的详细步骤。PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习和自然语言处理。GPU配置可以显著加快神经网络的训练速度。文件中可能包含了安装GPU支持的PyTorch版本、CUDA和cuDNN的指令，以及确保所有这些组件正确安装和配置的步骤。 4. **Win10或Linux系统中的快速PyTorch-GPU配置**：“win10或linux_pytorch-gpu_fast_version”文件可能提供了一种快速配置PyTorch-GPU环境的方法。这可能是一个简化了的过程，专注于快速安装GPU支持的PyTorch，适用于Windows 10或Linux用户。 5. **DRL训练和测试双目标TSP**：该部分代码涉及深度强化学习（DRL）在双目标旅行商问题（TSP）中的应用。TSP是一个经典的组合优化问题，目标是找到经过一组城市每个一次并返回出发点的最短可能路径。双目标TSP意味着不仅寻求最短路径，还可能涉及到其他目标，如成本最小化。DRL方法可能包括了使用强化学习算法来训练模型以找到近似最优解。 6. **模型训练与测试**：代码中提供了加载奖励（load_all_rewards.py）和模型训练（train_motsp_transfer.py）的脚本。这涉及到深度学习模型的训练过程，包括准备数据、定义模型架构、选择损失函数、设置优化器以及在数据集上进行前向和后向传播。 7. **DRL模型中的约束添加**：在FYP_DRL/model.py/class DRL4TSP中的forward方法内，添加了三个约束。在深度学习模型中，forward方法定义了模型的前向传播过程，而添加约束则可能意味着在模型的决策过程中加入了额外的限制条件，以满足特定的业务或数学约束。 8. **MATLAB用于可视化与比较**：FYP_MATLAB文件夹中的代码用于将模型的输出结果可视化，以便与经典算法（如进化算法MOEA/D和NSGAII）进行比较。这可能包括了使用MATLAB绘制图形，比较不同算法的性能指标，如路径长度、计算时间等。 9. **系统开源**：该资源的标签为“系统开源”，这表明代码和相关文件是在开源许可下发布的。开源意味着代码可以自由地被任何人查看、修改和分发，这是促进学术合作和技术创新的重要方式。" 以上知识点涉及到的编程语言和工具包括MATLAB、Python、PyTorch、Ubuntu、Windows 10等，覆盖了机器学习、深度学习、数据可视化、软件配置和优化算法等IT领域的重要知识。