Learning-based Multi-agent Race Strategies in Formula 1
基于学习的F1多智能体比赛策略
机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich(动态系统研究所,苏黎世联邦理工学院)
AI总结 提出一种强化学习方法优化F1多智能体比赛策略,通过交互模块和自对弈训练使智能体自适应对手行为,在能量管理、轮胎退化、空气动力学和进站决策上取得稳健表现。
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基于学习的F1多智能体比赛策略
机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich(动态系统研究所,苏黎世联邦理工学院)
AI总结 提出一种强化学习方法优化F1多智能体比赛策略,通过交互模块和自对弈训练使智能体自适应对手行为,在能量管理、轮胎退化、空气动力学和进站决策上取得稳健表现。