我正在考虑构建一个AI系统来“选择”梦幻足球队。我对AI技术只有基本的了解（尤其是在博弈论方面），所以我正在寻求关于可以使用哪些技术来实现此目的的建议，以及一些阅读材料的指针。
我知道这对于AI来说可能是一项非常困难甚至不可能准确完成的任务：但是我不太关心准确性，而是对学习一些AI感兴趣，并且这似乎是一种有趣的应用方式。
关于游戏的一些基本事实：
- 必须选择14名球员的队伍
- 对所选球员的总成本有限制
- 所选球员必须遵守一定的配置（必须始终有一名守门员，至少两名后卫，一名中场球员和一名前锋）
- 团队可以每周更改，但每周删除/添加多于一名玩家将受到处罚
附：我拥有上个赛季每场比赛的统计数据，这可以用来训练AI系统吗？
回答：
这很有趣。
因此，如果你真的完全不在乎准确性，你可以提出一些关于团队质量的启发式方法。例如，为每个玩家分配一个点值，然后尝试使用动态编程来最大化它。 类似这样： http://www.cse.unl.edu/~goddard/Courses/CSCE310J/Lectures/Lecture8-DynamicProgramming.pdf
这类似于背包问题。
从技术上讲，这是一种AI，因为计算机正在决定某些事情，但可能不是你所想的那样。
听起来你想要一个学习型AI (http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning)，这是一个有趣的领域。 这是你可以解决问题的方法。
定义你的输入。 现在你拥有去年的数据。 你可能需要多年的数据。 此外，你可能还可以包括专家的排名，也许很多杂志对球员进行了排名或类似的东西，这似乎也很有用。
获取你的输入，并将它们输入到每个赛季的某些机器学习算法中。 维基百科会帮助你。
本质上，对于每个赛季，你都需要输入你的数据，让你的AI选择一支队伍，然后根据赛季的结果对队伍的表现进行评分。
一直这样做，也许你的机器人会更擅长选择队伍，然后你可以将它应用到今年的数据中。
（如果你只有去年的数据，那么仅使用该数据来训练算法是可以的，但是你的AI可能会过度训练该数据集，并且不会那么准确。）
这只是它可能看起来的样子的一个草图。 对于涉足AI领域来说，这个问题可能非常困难，所以如果一开始看起来令人难以承受，请不要感到沮丧。
