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KI-gestützte Mehragenten-Strategien revolutionieren Formel-1-Rennen

In der Formel 1 werden Rennestrategien ständig an sich ändernde Bedingungen und die Aktionen der Konkurrenz angepasst. Ein neues Forschungsprojekt nutzt dafür ein Verstärkungslernverfahren, das mehrere Agenten gleichzei…

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  • In der Formel 1 werden Rennestrategien ständig an sich ändernde Bedingungen und die Aktionen der Konkurrenz angepasst.
  • Ein neues Forschungsprojekt nutzt dafür ein Verstärkungslernverfahren, das mehrere Agenten gleichzeitig optimiert und dabei die komplexen Wechselwirkungen zwischen den F…
  • Die Methode baut auf einer vortrainierten Ein-Agenten-Politik auf und erweitert sie um ein Interaktionsmodul, das das Verhalten der Gegner simuliert.

In der Formel 1 werden Rennestrategien ständig an sich ändernde Bedingungen und die Aktionen der Konkurrenz angepasst. Ein neues Forschungsprojekt nutzt dafür ein Verstärkungslernverfahren, das mehrere Agenten gleichzeitig optimiert und dabei die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Fahrern berücksichtigt.

Die Methode baut auf einer vortrainierten Ein-Agenten-Politik auf und erweitert sie um ein Interaktionsmodul, das das Verhalten der Gegner simuliert. Durch ein Self‑Play‑Training werden die Agenten gegeneinander antreten, sodass sie lernen, Energieverbrauch, Reifenverschleiß, aerodynamische Interaktionen und Boxenstopps optimal zu steuern.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Agenten ihre Boxenstopps, Reifenwahl und Energieverteilung dynamisch an die Aktionen der Mitfahrer anpassen. Dadurch erzielen sie eine robuste und konsistente Leistung, die sich in einer verbesserten Platzierung im Vergleich zu traditionellen Strategien niederschlägt.

Da das System ausschließlich auf Daten zugreift, die während eines echten Rennens verfügbar sind, kann es Rennstrategen sowohl vor als auch während des Rennens wertvolle Entscheidungsunterstützung bieten und die Wettbewerbsfähigkeit der Teams nachhaltig steigern.

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