Analisi delle Informazioni sui Veicoli Intelligenti Basata sull'Apprendimento
Questo studio presenta un'analisi dettagliata sull'applicazione del Deep Reinforcement Learning (DRL) per ottimizzare la configurazione delle moto da competizione. Integrando algoritmi avanzati di machine learning con simulazioni complesse, il DRL fornisce uno strumento potente per identificare configurazioni ottimali che massimizzano le prestazioni in pista. Viene esaminato il processo di addestramento dei modelli DRL, inclusa la definizione degli stati e delle azioni, la progettazione delle funzioni di ricompensa e l'implementazione di algoritmi di deep learning come le Deep Q-Networks (DQN) o i Metodi del Gradiente. Inoltre, vengono discusse le sfide specifiche e le considerazioni pratiche relative all'integrazione del DRL nel processo decisionale dei team, inclusi i tempi di calcolo e la gestione della complessità dei dati. Infine, vengono considerate le prospettive future e le potenziali applicazioni de
Periodo di svolgimento dell’iniziativa:
Settembre 27, 2024