CityLearn 开源项目使用教程

CityLearn 开源项目使用教程

CityLearn Official reinforcement learning environment for demand response and load shaping 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/CityLearn

1. 项目的目录结构及介绍

CityLearn 项目的目录结构如下：

CityLearn/
├── assets/
├── citylearn/
├── docs/
├── examples/
├── tests/
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── test_requirements.txt

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• citylearn/: 核心代码目录，包含项目的所有源代码。
• docs/: 存放项目的文档文件，包括 API 文档等。
• examples/: 存放项目的示例代码，帮助用户快速上手。
• tests/: 存放项目的测试代码，确保代码的正确性和稳定性。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• MANIFEST.in: 用于指定在打包时需要包含的文件。
• README.md: 项目的介绍文件，通常包含项目的概述、安装方法、使用说明等。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于安装项目的依赖和打包项目。
• test_requirements.txt: 测试所需的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

CityLearn 项目的启动文件通常位于 citylearn/ 目录下。具体启动文件可能因项目的具体实现而有所不同，但通常会有一个主入口文件，例如 main.py 或 __init__.py。

示例启动文件

假设 citylearn/ 目录下有一个 main.py 文件，其内容可能如下：

from citylearn import CityLearnEnv

def main():
    env = CityLearnEnv()
    env.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件介绍

• main.py: 这是项目的启动文件，负责初始化环境并运行项目。
• CityLearnEnv: 这是 CityLearn 环境的核心类，负责管理整个强化学习环境。

3. 项目的配置文件介绍

CityLearn 项目的配置文件通常用于设置项目的各种参数，例如环境参数、模型参数等。配置文件可能是一个 JSON 文件、YAML 文件或 Python 脚本。

示例配置文件

假设项目中有一个 config.json 文件，其内容可能如下：

{
    "environment": {
        "buildings": 5,
        "time_step": 60,
        "simulation_days": 365
    },
    "model": {
        "learning_rate": 0.001,
        "discount_factor": 0.99
    }
}

配置文件介绍

• config.json: 这是项目的配置文件，包含了环境参数和模型参数。
  • environment: 环境配置，例如建筑数量、时间步长、模拟天数等。
  • model: 模型配置，例如学习率、折扣因子等。

通过修改配置文件中的参数，用户可以自定义项目的运行环境和模型行为。

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以上是 CityLearn 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你快速上手并使用 CityLearn 项目。

CityLearn Official reinforcement learning environment for demand response and load shaping 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/CityLearn