编译运行的常用命令
1，针对ns3主项目的编译命令
分两步：第一，./waf configure；第二，./waf（或者./waf build）
详见《开源网络模拟器ns3》P13
2，针对多脚本同时运行的编译命令
ns3-ai的相关笔记
安装方法
基本要求：一定要检查系统的python版本是否是python3或以上，否则无法安装ns3-ai的Python-Interface。ns3-ai适配的ns3版本为ns-3.30（务必使用ns-3.30），应先在Ubuntu系统下（以Ubuntu 16.04为例）成功安装并编译好ns-3.30后再进行下列操作步骤。
参考资料：
1，ns3-ai文献：Yin H, Liu P, Liu K, et al. ns3-ai: Fostering Artificial Intelligence Algorithms for Networking Research[C]//Proceedings of the 2020 Workshop on ns-3. 2020: 57-64.
2，ns3-ai在NS3 App Store上的网页介绍（推荐使用，结合下面的详细安装步骤即可）
ns-3 App Store - ns3-ai
3，ns3-ai在GitHub上的开源代码网页（也可成功安装）
GitHub - hust-diangroup/ns3-ai: Enable the interaction between ns-3 and popular frameworks using Python, which mean you can train and test your AI algorithms in ns-3 without changing any frameworks you are using now!
详细安装步骤：
1，将网上下载的源码（推荐使用“参考资料2”中的源码）解压后再添加到ns-3.30中的contrib目录下，并重新命名为ns3-ai
2，重新编译ns-3.30
./waf configure
./waf
3，Add Python interface
3.1，Install（Python3 is used and tested）
cd $YOUR_NS3_CODE/contrib/ns3-ai/py_interface
python setup.py install --user
步骤3.1完成后，则安装完毕
3.2，Baisc usage（此处应该是介绍Python Interface的用途，以下代码在安装步骤中不需要执行）
import py_interface
py_interface.Init(1234, 4096) # key poolSize
v = NS3BigVar(233, c_int*10)
with v as o:
for i in range(10):
o[i] = c_int(i)
print(*o)
py_interface.FreeMemory()
4，测试是否成功安装
RL-TCP Examples（ns3和ai是在两个终端窗口上运行的）
4.1，Run ns-3 example（终端窗口1）:
cp -r contrib/ns3-ai/example/rl-tcp scratch/
./waf --run "rl-tcp"4.2，Run Python code（终端窗口2）:
cd contrib/ns3-ai/example/rl-tcp/
python testtcp.pyNOTE: Currently the RL test in python script is not fully enabled, coming soon.
问题：目前在4.2步骤中运行命令后无反应，问题待解决（可查阅GitHub相关issue中的问答记录）
ns3-gym的相关笔记
安装方法
基本要求：ns3-gym适配的ns3版本为ns-3.29（务必使用ns-3.29），ns3-gym官网上示意Ubuntu16.04为例进行介绍安装步骤的（不排除可兼容更高版本的Ubuntu系统）。应先在Ubuntu系统下成功安装并编译好ns-3.29后再进行下列操作步骤。
参考资料：
1，ns3-gym文献：Gawłowicz P, Zubow A. Ns-3 meets openai gym: The playground for machine learning in networking research[C]//Proceedings of the 22nd International ACM Conference on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems. 2019: 113-120.
2，ns3-gym在NS3 App Store上的网页介绍（推荐使用，结合下面的详细安装步骤即可）
ns-3 App Store - ns3-gym: OpenAI Gym integration
3，ns3-gym在GitHub上的开源代码网页（编译时会出现ZMQ报错，可查阅GitHub上的closed issues寻找解决方法）
GitHub - tkn-tub/ns3-gym: ns3-gym - The Playground for Reinforcement Learning in Networking Research
详细安装步骤：
1，Installation from the download button
Download the source archive（推荐使用“参考资料2”中的源码） and unpack it:
tar -xzf ns3-gym-1.0.0.tar.gz
Move (and rename) the ns3-gym-1.0.0 directory to（将解压后的文件重命名为opengym，并放置到contrib目录内）:
ns-3.29/contrib/opengym
注：放置到src目录内也可以安装成功
2，Install ZMQ and Protocol Buffers libs:
Note: to install protobuf-3.6 on ubuntu 16.04, run:
sudo add-apt-repository ppa:maarten-fonville/protobuf
sudo apt-get update
Then:
sudo apt-get install libzmq5 libzmq5-dev -y
sudo apt-get install libprotobuf-dev -y
sudo apt-get install protobuf-compiler -y
3，Configure and build ns-3 project:
Note: if you use Python virtual environment, please execute these commands inside it.
Note: Opengym Protocol Buffer messages (C++ and Python) are build during configure.
./waf configure --enable-examples
./waf build
（成功运行上述命令后，可以看到控制台输出的Models built列表中包含了opengym）
4，Install ns3gym Python module.
Note: Python3 is recommended.
4.1，Compile Protobuf messages manually (not required if ./waf configure was executed):
（如果第3步中使用./waf configure命令编译，未加上--enable-examples，则无需进行4.1步骤）
cd ./ns-3.29/contrib/opengym/
protoc -I=./model/ --python_out=./model/ns3gym/ns3gym ./model/messages.proto
4.2，Install ns3gym Python module:
pip3 install ./ns-3.29/contrib/opengym/model/ns3gym
(官网上使用了pip，可在不同机器上尝试pip或pip3)
5，测试是否成功安装
5.1，测试用例1
cp -r ./contrib/opengym/examples/opengym scratch/
cd ./scratch/opengym
./simple_test.py
5.2，测试用例2
# Terminal 1
cp -r contrib/ns3-gym/example/opengym scratch/
./waf --run "opengym"
# Terminal 2
cd ./scratch/opengym
./test.py --start=0
猜想(C++))
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