НЕЙРОМЕРЕЖЕВА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ СТРАТЕГІЇ ПЕРЕГОНОВОЇ КОМАНДИ

Анотація

Дослідження спрямовано на вивчення особливостей формування стратегії в автомобільних перегонів серії «Формули-1», факторів, які впливають на цей процес, та визначення шляхів підвищення ефективності стратегії за рахунок використання методів штучного інтелекту. Під час перегонів «Формули-1» команди стикаються з великою кількістю викликів, що стосуються різних аспектів, зокрема зносу та деградації шин. Команди борються з ними через реалізацію стратегії – визначення правильного моменту піт-стопу та вибору підходящого типу шин. Спираючись на визначені фактори впливу на темпи зносу та деградації шин, було сформовано вихідний простір ознак. Аналіз стратегій переможців перегонів в сезонах попередніх років показав, що максимальна кількість піт-стопів дорівнювала трьом. Використовуючи метод головних компонент було проведено аналіз вихідного простору ознак, було визначено найменш релевантні змінні, які в подальшому було вилучено з вихідного набору даних. Для вирішення поставленої задачі було запропоновано та побудовано систему, яка складається з чотирьох модулів, кожний з яких являє собою багатошарову штучну нейронну мережу прямого поширення. Використовуючи нерівність, запропоновану Уідроу, та вибіркову оцінку константи Ліпшиця, було визначено мінімально необхідне число нейронів прихованих шарів для кожного нейромережевого модулю. У процесі навчання їх кількість було уточнено для досягнення прийнятних результатів прогнозування. У якості алгоритму оптимізації було використано AdaMax, для обчислення помилки роботи мереж було обрано функцію втрат Хьюбера. Середньоквадратична похибка прогнозування отриманої системи на тестовому наборі склала 0,1. Використання такої системи дозволить командам скоротити час прийняття рішень під час формування перегонової стратегії, що у свою чергу сприятиме досягненню вищих результатів в перегонах.