为2D赛车游戏构建AI的技巧

我有一个学校项目在为2D赛车游戏构建AI，在该AI中它将与其他数个AI竞争（不发生碰撞）。

我们获得了赛车场的黑白位图图像，收到地图后，我们可以选择汽车的基本统计信息（处理，加速，最大速度和刹车）。AI连接到游戏的服务器，并多次为它提供当前加速和转向的第二个数字。顺便说一下，我选择的语言是C ++。问题是：

最好的策略或算法是什么（因为我想尝试并获胜）？我目前在脑海中想到了一些想法，也有一个或两个想法，但是在开始编写代码之前，我想我的观点是最好的。关于这件事有什么好书？我应该参考哪些网站？

设置基本的AI，然后设置API处理您自己的汽车。如果可以击败它，则应该设置一种录音算法，然后可以积极增强您的AI。这可能是用于调整AI动作的神经网络。例如逐渐刹车到角落等

您是否可以在项目中使用外部库？如果是这样，我建议您看看FANN。它是一个快速的神经网络库；节省您自己编写的时间。如果您需要源代码，则始终可以自己编写，但是可能需要一些时间。

如果您可以在运行AI之前对地图进行预处理，则只需计算出地图各段的最佳赛车线即可。

这个帖子GameDev.net上的有很多建议。

该AI智慧书有大约赛车AI的文章很多。我绝对会推荐他们，尤其是第一个文章，其中描述了如何在AI中将地图表示为数据结构的文章。

我见过的另一种方法是简单的强化学习（Q-learning），这可能需要花费数千次迭代才能获得最佳路径。本文对此进行了描述：http : //www.cs.ubc.ca/~zhijin/540report.pdf

这是驾驶AI的绝佳参考：自主角色的转向行为。张贴在这里供大家参考。有很多信息可以帮助您入门，但也有很多信息，因此不要在细节上过于困惑。