文件名称：PCC-RL:PCC的强化学习资源
文件大小：23KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 17:44:41
Python
PCC-RL 增强针对性能导向的拥塞控制项目的学习资源。 概述 此仓库包含训练PCC项目中使用的强化学习模型所需的体育馆环境，以及在github.com/PCCProject/PCC-Uspace上的PCC UDT代码库中运行RL模型所需的Python模块。 训练 仅运行培训，请转到./src/gym/，为stable_solve.py安装所有缺少的要求，然后运行该脚本。 默认情况下，这应该复制ICML 2019的《关于互联网拥塞控制的强化学习观点》中介绍的模型。 测试模型 要测试现实世界中的模型（即，将实际的数据包发送到Linux内核并发送到真实的或仿真的网络中），请从github.com/PCCProject/PCC-Uspace下载并安装PCC UDT代码。 请遵循该存储库中的说明，以将拥塞控制算法与Python模块一起使用，并参阅./src/gym/online/README.m
【文件预览】：
PCC-RL-master
----LICENSE.txt(567B)
----src()
--------common()
--------__init__.py(0B)
--------udt-plugins()
--------gym()
----README.md(1KB)
----.gitignore(1KB)