写一份代码用于创建一个具有6个路由器的网络拓扑结构。其中每个路由器都应该知道其邻居的位置并且应该能够根据网络负载来为每个邻居计算响应时间。相邻路由器之间传输时间并且传输时间都不同每个节点的路由时间为1用python在这个网络中实现Q-learning算法去模拟一个网络中数据包的传输过程并计算平均时延。打印每一个episode的平均延迟并输出平均时延随时间的变化

由于本题需要创建一个具有6个路由器的网络拓扑结构，需要使用第三方库networkx来创建图形结构，并使用numpy来进行数学计算。代码如下：

import networkx as nx
import numpy as np

# 创建图形结构
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([0, 1, 2, 3, 4, 5])
G.add_edges_from([(0, 1), (0, 2), (2, 3), (3, 4), (3, 5)])

# 计算每个节点的邻居和传输时间
neighbors = {}
transfer_time = {}
for node in G.nodes():
    neighbors[node] = list(G.neighbors(node))
    transfer_time[node] = []
    for neighbor in neighbors[node]:
        if (node, neighbor) in G.edges():
            transfer_time[node].append(1)
        else:
            transfer_time[node].append(2)

# 定义Q-learning算法
def q_learning(num_episodes, alpha, gamma, epsilon):
    Q = np.zeros((len(G.nodes()), len(G.nodes()), len(G.nodes())))
    episode_durations = []
    for episode in range(num_episodes):
        current_state = np.random.choice(range(len(G.nodes())))
        duration = 0
        while current_state != 5:
            if np.random.uniform() < epsilon:
                action = np.random.choice(neighbors[current_state])
            else:
                action = np.argmax(Q[current_state])
            next_state = action
            reward = -transfer_time[current_state][next_state]
            Q[current_state][action] += alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state]) - Q[current_state][action])
            current_state = next_state
            duration += transfer_time[current_state][next_state]
        episode_durations.append(duration)
    return Q, episode_durations

# 运行Q-learning算法并输出结果
Q, episode_durations = q_learning(num_episodes=1000, alpha=0.1, gamma=0.9, epsilon=0.1)
print("平均时延：", np.mean(episode_durations))
print("平均时延随时间的变化：", episode_durations)

其中，Q-learning算法的具体实现如下：

1. 初始化Q值为0；
2. 选择起点状态；
3. 在当前状态下，根据ε-greedy策略选择下一步动作：以ε的概率随机选择一个邻居节点，以1-ε的概率选择当前状态下Q值最大的邻居节点；
4. 更新Q值：根据当前状态、动作、奖励和下一步状态计算新的Q值，并使用学习率α进行更新；
5. 更新当前状态为下一步状态；
6. 重复步骤3-5，直到到达终点状态；
7. 记录当前episode的持续时间，并重复步骤2-6，直到完成指定数量的episode。

最后，将每个episode的持续时间存储在episode_durations中，并计算平均时延和平均时延随时间的变化