我正在使用神经网络构建一个人工智能，它将与人类玩家对战Tron 。游戏由一个固定宽度和高度的棋盘组成，每个玩家可以在任何方向移动（除了他所面对的相反方向）。每个玩家的身体每场比赛都会增加，第一个击中边界或任何身体的人都会失败。

为此，我正在构建一个神经网络，该网络将使用随机播放的游戏构建的数据进行训练（即，“人类”玩家和 AI 都会为了为 NN 创建数据而进行随机移动）。每当 AI 赢得比赛时，它在比赛中使用的所有动作都将附加到训练数据中。但是，我仍然不知道应该如何建模。我归结为两个选择：

1. 只需将我的板作为矩阵输入到 NN。它是 10x10 大，所以我的输入层将有 100 + 2 个神经元用于每个玩家的位置。或者：
2. 计算两个“头”（球员位置）之间的角度和距离，并沿每个球员的位置和身体尺寸输入。

哪一个会让我的 AI 玩得更好？