总体概括
DeepACO与普通ACO不同的是将问题输入实例输入到一个训练的网络中，将网络训练成为一个类似于专家知识的模块，可以生成相应的启发式矩阵网络，从而省去相应的专家知识。
其中在训练网络的代码中：
是进行监督式训练通过train_epochs函数进行一次训练然后通过validation函数对模块进行校验。接下来分别从这两个函数进行细致的讲述。
1.训练函数train_epoch（）
train_epoch函数其实特别的简单就是调用utils文件中的gen_pyg_data函数输入:
instance：这是输入到 gen_pyg_data 函数的第一个参数，它是一个形状为(n_node, 2) 的张量，表示每个节点的特征。这些特征通常用于表示节点在二维空间中的位置。（instance 是一个由 PyTorch 生成的随机张量。具体来说，它是一个形状为 (n_node, 2) 的张量，其中 n_node 是一个变量，表示节点的数量，而 2 表示每个节点有两个特征）
k_sparse：这是输入到 gen_pyg_data 函数的第二个参数，它是一个整数，表示稀疏度。稀疏度决定了生成的图中的边数。具体来说，k_sparse 表示每个节点连接到其最近的 k_sparse 个邻居节点的边数。
gen_pyg_data 函数的具体实现如下：
首先，计算节点数 n_nodes。
然后，调用 gen_distance_matrix(tsp_coordinates) 函数生成距离矩阵 distances。
接着，使用 torch.topk 函数获取距离矩阵中前 k_sparse 个最小值和对应的索引。
然后，生成边索引 edge_index，其中第一个维度是重复的节点索引，第二个维度是前 k_sparse 个最小值的索引。
生成边属性 edge_attr，将前 k_sparse 个最小值展平。
最后，生成图数据 pyg_data，包含节点坐标、边索引和边属性。
x 是节点特征，即 tsp_coordinates，表示每个城市的坐标。
edge_index 是边的索引，即 edge_index，表示城市之间的连接关系。
edge_attr 是边的属性，即 edge_attr，表示城市之间的距离。
返回图数据和距离矩阵
train_instance主要是负责训练实例函数，通过蚁群优化算法和强化学习来优化路径成本。训练完成后，模型参数将根据优化结果进行更新。
训练实例的作用是使用给定的神经网络（net）和优化器（optimizer）对数据进行训练。具体来说，train_instance 函数会执行以下步骤：数据准备：从 data 中提取训练数据，包括位置和距离矩阵。初始化：设置一些训练参数，如训练轮数（epochs）和批处理大小（batch_size）。训练循环：对于每一轮训练，执行以下操作：将数据输入到神经网络中，得到预测结果。计算预测结果和真实值之间的损失（loss）。使用优化器更新神经网络的权重，以最小化损失。评估：在每一轮训练后，评估模型在验证集上的表现，并记录损失值。
通过这个过程，神经网络会逐渐学习如何根据输入的位置和距离矩阵预测最优路径。训练完成后，模型可以用于预测新的实例，从而解决项目调度问题。
2.验证函数validation（）
验证函数使用验证数据集通过infer_instance函数在给定模型和图数据的情况下，返回基线、采样成本最小值和ACO算法最小成本。然后validation函数返回avg_bl：平均的预测结果。avg_sample_best：平均的样本最佳结果。avg_aco_best：平均的蚁群优化最佳结果。
