该计划完成后,目标是使用人工智能获得尽可能快的时间。汽车可以加速、刹车或匀速行驶。代码中会有一些部分(代表弯角),其中速度必须等于或低于某个值(取决于弯角有多紧),我希望程序能够确定最佳时刻是何时加速、制动并以恒定速度移动
这在python中是可能的吗?你能创建一个神经网络,它会逐渐获得更好的时间吗?如果是这样的话,我该怎么做呢
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
我建议你看看强化学习是如何运作的。核心思想是:
例如,在你的例子中,你有这个轨迹,你需要建立一个算法,让汽车在最短的时间内达到目标。这意味着您需要训练一个强化学习模型,以最大限度地减少实现目标所需的时间。该模型将有一些输入参数,如速度、加速度、左转向、右转向、制动等。它将从在该输入空间中采取随机行动开始,并试图达到最终目标,同时保持在正轨上并最小化所花费的时间
OpenAI Gym提供了一套优秀的python工具,用于练习和学习强化算法,如q-learning。它包含用python实现的各种游戏,允许您构建自己的模型,并尝试针对奖励培训您的演员。检查这里实现的这个car racing game
下面是一篇关于如何训练马里奥驾驶马里奥卡丁车赢得比赛的强化报道
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