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+# UF-RL 项目架构说明
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+## 项目整体结构
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+* uf-rl/
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+* ├── uf_data_process/ # 数据预处理
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+* ├── data_to_rl/ # 强化学习数据处理
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+* ├── env/ # 环境定义
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+* ├── longting/ # 龙亭配置
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+* ├── longting/ # 锡山配置
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+* ├── rl_model/ # 强化学习模型核心
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+* │ ├── DQN/ # DQN算法实现
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+* │ │ ├── dqn_model # dqn模型定义
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+* │ │ ├── uf_train # 训练执行
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+* │ │ └── uf_decide # 调用执行
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+* │ │ │ └── test_online_datasets # 在线调用测试数据集
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+## 核心设计说明
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+`rl_model` 是整个项目的强化学习核心目录，存放各类强化学习算法的 agent 实现。
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+### 算法隔离设计
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+当前使用 **DQN 算法**，因此将训练和决策代码统一放在 `DQN/` 目录下：
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+- `dqn_model` - DQN 网络结构定义
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+- `uf_train` - DQN 训练流程实现
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+- `uf_decide` - DQN 在线决策调用
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+### 扩展性考虑
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+后续论文需要对比 **PPO、SAC、A2C** 等其他强化学习算法，目录结构设计考虑扩展性：
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+各算法的 `uf_train.py` 和 `uf_decide.py` 保持相同的对外接口，不同算法的训练和决策逻辑差异较大，分开存放便于维护
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