Оптимизация соревновательной стратегии в Формуле-1: вычислительная модель принятия решений на основе машинного обучения и теории игр
Аннотация
за последние десятилетия Формула-1 прошла путь от чисто инженерного состязания до полигона, где победу всё чаще определяет качество анализа данных. Болид сегодня – это не просто машина с мощным двигателем, а подвижная вычислительная платформа, непрерывно обменивающаяся информацией с командным гаражом.
В статье рассматривается возможность оптимизации гоночной стратегии посредством совместного применения методов машинного обучения и аппарата теории игр. Центральный объект исследования – «окно пит-стопа»: момент, который команды традиционно определяли на основе опыта инженера, но который при прав...
подробнее