1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着电子游戏产业的蓬勃发展和人工智能技术的突飞猛进，游戏AI成为了学术界和工业界共同关注的热点。
游戏AI的目标是赋予虚拟世界中的角色以智能，使其能够像人类玩家一样进行游戏，并表现出高度的决策能力和交互性。
赛车游戏作为电子游戏领域中经久不衰的类型之一，以其高度的仿真性和竞技性吸引了大量的玩家。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，强化学习在游戏领域，尤其是在游戏AI控制方面展现出巨大潜力。
从Atari游戏到围棋、星际争霸等复杂游戏，强化学习算法不断刷新着AI在游戏领域所能达到的新高度。
以下将分别从国内外研究现状对本选题进行综述。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以游戏赛车控制为应用场景，研究基于强化学习的游戏赛车控制算法。
主要研究内容包括以下几个方面：
1.强化学习算法研究：-研究不同强化学习算法（如DQN、DDPG、PPO等）在游戏赛车控制问题上的性能表现，分析其优缺点，并选择合适的算法进行改进和优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，对强化学习的基本理论和常用算法进行深入研究，分析其在游戏赛车控制问题上的适用性和局限性。
在此基础上，选择合适的强化学习算法作为基础，并针对游戏赛车控制的特点进行改进和优化，以提高算法的效率和性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.改进型强化学习算法：针对现有强化学习算法在游戏赛车控制中的不足，提出改进型的强化学习算法，例如结合深度学习、多智能体强化学习等技术，以提高算法的效率和性能。
2.高效的状态空间和奖励函数设计：针对游戏赛车控制的特点，设计高效的状态空间和奖励函数，以加速算法的学习过程，并提高控制策略的稳定性和鲁棒性。
3.不同算法和参数的性能对比分析：通过大量的实验，对比分析不同强化学习算法在游戏赛车控制中的性能表现，以及不同参数设置对算法性能的影响，为游戏开发者选择合适的算法和参数提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘建伟,王力.基于深度强化学习的自动驾驶汽车运动控制综述[J].控制理论与应用,2022,39(01):1-14.
[2] 孙浩杰,王殿辉,王超,刘华军.面向自动驾驶的深度强化学习路径规划研究综述[J].信息与控制,2021,50(05):513-523.
[3] 赵鹏,王永吉,陈龙,周彤,熊光明.深度强化学习在机器人控制领域的研究进展与展望[J].自动化学报,2021,47(07):1513-1530.
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