В данной работе изложен подход к решению задачи моделирования оптимальной стратегии движения солнцемобиля в рамках мировых соревнований с использованием машинного обучения. Составленная модель представляет собой дедуктивный кодер-декодер на базе рекуррентных сетей с механизмом внимания. Проведена настройка гиперпараметров. Проанализированы полученные результаты. Разработано программная реализация для составления оптимальной стратегии на языке программирования Python с применением фреймворков Tensorflow и Keras.

This paper outlines the approach to modeling an optimal solar car driving strategy using machine learning technics. The model contains an Inference Encoder-Decoder approach based on a Recurrent Neural Network with an attention mechanism. Hyperparameters tuning is performed. Analyzed the results are accomplished. A software implementation has been developed to compose an optimal strategy in the Python programming language using the Tensorflow and Keras frameworks.