Разработать RL модель для эффективного прохождения гоночной игры

Цель: Разработать модель с использованием алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), способную эффективно преодолевать трассы в нашей игре. Игра является аналогом Hill Climb Racing и реализована в формате Telegram Mini App с динамически генерируемыми трассами.

Основные задачи:

1. Адаптация сложности трасс: Настроить модель так, чтобы она могла оценивать сложность трасс и корректировать параметры генерации для обеспечения оптимального опыта пользователей.
2. Анализ проходимости: Определить, насколько далеко пользователь может пройти до исчерпания топлива, учитывая, что заправка связана с пейволлом.

Требования к модели:

• Использование RL: Алгоритмы обучения с подкреплением должны быть задействованы для адаптации модели к особенностям случайно генерируемых трасс.
• Интеграция с игровым процессом: Модель должна получать состояние игры и отправлять действия (например, газ, тормоз) в реальном времени.
• Аналитика и визуализация: Обеспечить инструменты для анализа данных прохождения и визуализации статистики.

Возможные подходы к реализации:

1. JavaScript:
   
   
   • Интеграция модели непосредственно в игру, если это технически возможно.
2. Python + Selenium:
   
   
   • Использование Selenium для автоматизации взаимодействия с игрой через веб-интерфейс Telegram.