摘要
随着电子游戏和人工智能技术的快速发展，游戏AI成为了一个备受关注的研究领域。
作为游戏AI的重要分支，游戏赛车控制算法的研究对于提升游戏体验、推动人工智能发展具有重要意义。
传统的赛车控制算法依赖于预先设定的规则和模型，难以适应复杂多变的游戏环境。
近年来，强化学习作为一种强大的机器学习方法，在游戏AI领域展现出巨大潜力。
相较于传统方法，强化学习能够使智能体通过与环境的交互自主学习最优策略，具有更高的智能化水平和自适应能力。
本文将对基于强化学习的游戏赛车控制算法进行深入探讨，首先介绍强化学习和游戏赛车控制的基本概念，然后对国内外相关研究进行综述，分析不同算法的优缺点和适用场景，最后对该领域的未来发展趋势进行展望。
关键词：强化学习；游戏AI；赛车控制；文献综述
电子游戏已经成为一种重要的娱乐方式，并在计算机图形学、人工智能等领域推动了技术发展。
游戏AI作为电子游戏的核心技术之一，其发展水平直接影响着玩家的游戏体验。
近年来，随着机器学习技术的兴起，游戏AI迎来了新的发展机遇。
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