有没有可能使用神经网络/人工智能来“优化”比赛所需的时间？

Question

该计划完成后，将旨在使用人工智能来获得最快的时间。汽车可以以恒定的速度加速、刹车或移动。在代码中会有一些部分(代表拐角)，速度必须等于或低于某个特定的值(取决于拐角有多紧)，我希望程序能够决定何时是加速、刹车和以恒定速度移动的最佳时刻。

使用python可以做到这一点吗？你能创建一个逐渐变得更好的神经网络吗？如果是这样，我该如何着手做这样的事情呢？

谢谢！

import time

x = 0

def TrackSimulation(distance, speed, acceleration, loopbreak, time1):

while loopbreak == 1:

    if x == 1:

        acceleration = 9
    elif x == 2:

        acceleration = -9

    elif x == 0:

        acceleration = 0
    else:

        print("Error")

    if distance >= 0 and distance < 80:

        speed = (speed) + ((acceleration) * 0.1)
        distance = (distance) + ((speed) * 0.1)
        time1 = time1 + 0.1

        print((speed), " M/s")
        print((distance), "M")

        time.sleep(0.1)

    elif distance >= 80 and distance <= 110:

        if speed >= 30:

            print("Too fast!")
            loopbreak = 2
            break

        else:
            print("You are in the speed checker")

            speed = (speed) + ((acceleration) * 0.1)
            distance = (distance) + ((speed) * 0.1)
            time1 = time1 + 0.1

            print((speed), " M/s")
            print((distance), "M")

            time.sleep(0.1)

    elif distance >= 110 and distance < 200:

        speed = (speed) + ((acceleration) * 0.1)
        distance = (distance) + ((speed) * 0.1)
        time1 = time1 + 0.1

        print((speed), " M/s")
        print((distance), "M")

        time.sleep(0.1)

    elif distance >= 200:

        print("race over")
        finaltime = round((time1), 3)
        print("This was your time,", (finaltime))
        loopbreak = 2
        break

Answer 1

我建议看看强化学习是如何工作的。核心思想是这样的-

强化学习是关于在特定情况下采取适当的行动来最大化奖励。

例如，在你的例子中，你有这样的赛道，你需要建立一个算法，让汽车在最短的时间内到达目标。这意味着你需要训练一个强化学习模型，以最大限度地减少达到目标所需的时间。该模型将有一些输入参数，如速度，加速度，左转向，右转向，突破等。它将通过在此输入空间中随机采取行动，并试图在保持在轨道上并最小化所需时间的同时达到最终目标。

Open AI Gym在python中提供了一组优秀的工具，用于练习和学习Q学习等强化算法。它包含用python实现的各种游戏，允许您构建自己的模型，并尝试针对奖励来训练您的演员。检查在那里实现的这个car racing game。

这是一个关于强化学习的video，用来训练马里奥-卡丁车赢得比赛。