ns3-gym入门(三)：在opengym基础上实现一个小小的demo

因为官方给的"opengym""opengym-2"这两个例子都很简单，所以自己改了一个demo，把reward-action-state相互影响的关系表现出来

一、准备工作

在ns3.35/scratch目录下创建一个文件夹：
（后续的运行指令后面都需要转移到这个文件夹路径下）

#Terminal1
cd ~/source/ns3.35
sudo ./waf --run "demo11"
 
#Terminal2
cd ~/source/ns3.35/demo11
PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python ./test11.py --start=0

二、主要思路

• Action:离散空间[0,1,2,3]，使用ε-贪心策略选择
• ExecuteActions：赋值x=action
• Obs\State：基于action定义一组数，关于x的线性函数
• Reward：对state中的所有数据进行处理，取平均数得到r

PS.发现一个问题，这个框架如果脱离了具体的网络环境其实并不好定义，因为这些要素相互依赖的关系非常抽象，尤其是state是通过全网状态搜集得到的，在这里没有定义具体的网络环境，所以暂时用全局变量来表示一下这种隐性关系

三、关键实现步骤

mygym.cc(定义了存储决策和状态的全局变量，增加了收集状态、执行动作、计算奖励的函数)
①全局变量

static float deci = 0.0; // 全局变量，用于存储决策
std::vector<float> state;// 全局变量，用于存储状态

②创建状态空间（只是初始化一个容器，定义好维度就行）

//初始化一般不用大改，建立一个存储空间就行
Ptr
MyGymEnv::GetObservationSpace()
{
  uint32_t nodeNum = 8;
  float low = 0.0;
  float high = 100.0;
  std::vector<uint32_t> shape = {nodeNum,};
  std::string dtype = TypeNameGet<uint32_t> ();
  Ptr space = CreateObject(low, high, shape, dtype);
  NS_LOG_UNCOND ("MyGetObservationSpace: " << space);
  return space;
}

③创建动作空间（离散）

// 离散空间[0,1,2,3]
Ptr
MyGymEnv::GetActionSpace()
{
 
  uint32_t nodeNum = 4;
  Ptr space = CreateObject (nodeNum);
  NS_LOG_UNCOND ("MyGetActionSpace: " << space);
  return space;
}

④执行选定的动作

// action存储到全局变量deci
bool
MyGymEnv::ExecuteActions(Ptr action)
{
  Ptr discrete = DynamicCast(action);
  NS_LOG_UNCOND ("MyExecuteActions: " << action);
  deci = discrete->GetValue();
  return true;
}

⑤收集网络状态

Ptr
MyGymEnv::GetObservation()
{
 
  uint32_t nodeNum =  8;
  std::vector<uint32_t> shape = {nodeNum,};
  Ptruint32_t> > box = CreateObjectuint32_t> >(shape);
  
  for (uint32_t i=0;i
    uint32_t value = GetValue(i);
    box->AddValue(value);
  }
 }
 
  // 将 box 的值放入全局变量 state
  state.clear();
  for (uint32_t i = 0; i < nodeNum; i++) {
    state.push_back(box->GetValue(i)); // 获取 box 中的值并添加到 state 中
  }
 
  NS_LOG_UNCOND ("MyGetObservation: " << box);
  return box;
}

// 搜集网络状态的函数
float 
MyGymEnv::GetValue(uint32_t index)
{
  float value = deci*index;
  return value;
}

⑥根据状态计算奖励

// 对state进行处理
float
MyGymEnv::GetAverage( std::vector<float> state)
{
  uint32_t sum = 0;
  for (uint32_t value : state) {
    sum += value;
  }
  return static_cast<double>(sum) / state.size();
}
/*
Define reward function
*/
float
MyGymEnv::GetReward()
{
  float reward = GetAverage(state);
  NS_LOG_UNCOND ("MyGetReward: " << reward);
  return reward;
}

---

mygym.h(声明全局变量，添加自定义函数到private类)

extern std::vector<float> state;// 全局变量，用于存储状态

private:
  void ScheduleNextStateRead();
  float GetValue(uint32_t index);
  float GetAverage( std::vector<float> state);

---

sim.cc（这一块没有什么要改的，注意总仿真时间和仿真次数的关系，相当于实际的step受到两个地方的参数影响，另一个在创建环境时定义的isGameOver函数中）

  double simulationTime = 3; //seconds, 控制仿真次数的位置2
  double envStepTime = 0.1; //seconds, ns3gym env step time interval

---

test.py(这里主要的改动是使用了ε-贪心策略)

# Choose action
            if np.random.rand( ) < epsilon:
                 action = env.action_space.sample()
                 print("random")
            else:
                for action in range(env.action_space.n):#离散动作空间的定义
                    Q_value = estimate(action,ob_space)
                    if Q_value > best_value:
                        best_value = Q_value
                        best_action = action
                    action = best_action
                print("maximum Q")

简单模拟了一下Q值的估计(基于action估计reward)

def estimate(action,ob_space):
    state = []
    for i in range(ob_space.shape[0]):{
        state.append(action * i) 
    }
    reward = np.mean(state)
    Q_value =reward
    return Q_value

---

简单运行了一下：
ns3端:

python端

PS.要注意ns3-gym传递的数据类型可能无法直接用len()等函数，要去查看定义的具体数据类型

这个demo只是先按照我的理解大致实现了各个环节的衔接，但是reward对action的调整作用还没有体现出来，强化学习的精髓还没有融合进去，还有一些细节问题可能没有发现，下一个demo见