2026年春江苏开放大学强化学习060733★★形考作业2答案
试题列表单选题题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:51Bellman方程在计算Q(s, a)时,折扣因子γ的作用是什么?A它决定了未来奖励的重要性B它用来衡量当前奖励的重要性C它是奖励的直接来源D它只影响状态的转换正确答案:A题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:52Q 表格的概念中,()A表格中每一个坐标点对应某时刻智能体的状态B以每执行若干步,就对Q 表格进行更新C与时间差分法毫无关
文档介绍
注意:因为学习平台题目是随机,选择题选项也是随机,一定注意答案对应的选项,同学们在本页按“Ctrl+F”快捷搜索题目中“关键字”就可以快速定位题目!!!
同专业其他作业点击右侧标签查看
试题列表
单选题
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
1
Bellman方程在计算Q(s, a)时,折扣因子γ的作用是什么?
A
它决定了未来奖励的重要性
B
它用来衡量当前奖励的重要性
C
它是奖励的直接来源
D
它只影响状态的转换
正确答案:A
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
2
Q 表格的概念中,()
A
表格中每一个坐标点对应某时刻智能体的状态
B
以每执行若干步,就对Q 表格进行更新
C
与时间差分法毫无关系
D
其表示形式是表格,其中表格的横轴为动作(智能体的动作),纵轴为环境的状态。
正确答案:D
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
3
在蒙特卡洛方法中,估计一个问题的期望值通常依赖于:
A
通过穷举所有可能的情况来计算期望
B
随机生成多个样本,并计算它们的平均值
C
通过公式直接计算期望
D
使用动态规划来避免重复计算
正确答案:B
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
4
下列关于策略下状态价值
的表达式正确的是( )
注:下列选项中表示策略, 表示折扣因⼦, Rt表示t时刻奖励, St表示t时刻状态, At表示t时刻动作。
A
B
C
D
正确答案:A
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
5
下列哪个是Q-learning算法的特点?
A
需要知道环境的转移概率和奖励函数
B
依赖于策略的梯度方法
C
是一种无模型的强化学习方法
D
只能处理离散动作空间
正确答案:C
题型:单选题客观题分值5分难度:一般得分:5
6
下列关于状态价值V(s)的表达式正确的是( )
注:下列选项中
表示策略,
表示折扣因⼦,
表示t时刻奖励,
表示t时刻状态,
表示t时刻动作。
A
B
C
D
正确答案:D
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
7
蒙特卡洛方法()
A
蒙特卡洛方法需要马尔可夫决策过程的状态转移函数和奖励函数。
B
蒙特卡洛方法需要更新多条轨迹的状态。
C
适用于环境未知的情况。
D
蒙特卡洛方法与动态规划是一个概念。
正确答案:C
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
8
Q-learning算法中,Q函数是
A
状态-动作值函数
B
状态函数
C
估值函数
D
奖励函数
正确答案:A
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
9
在三连棋游戏中,如果玩家的第⼀步棋选择⾛中间,那么下列分析错误的是( )
A
电脑下⼀步选择⻆或边的概率各为1/2。
B
若电脑选择边,则⼈类玩家有必胜策略。
C
若电脑选择⻆,则⼈类玩家的最佳动作是选择边,有的概率可以获胜。
D
可以获得的期望奖励为1*1/2+1*(1/2)*(2/3)=5/6。
正确答案:C
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
10
Sarsa和Q-learning的主要区别是:
A
Sarsa是基于策略的,而Q-learning是基于值的
B
Q-learning是基于策略的,而Sarsa是基于值的
C
Sarsa更新时采用当前策略的动作,而Q-learning采用最优动作
D
Sarsa通过回放来更新Q值,而Q-learning不使用回放
正确答案:C
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
11
Q表格中Q 函数的意义是()
A
在强化学习里面,我们可以每走一步更新一次Q 表格,用下一个状态的Q 值来更新当前状态的Q 值。
B
Q 表格,一般它的行数是所有动作的数量。
C
最开始的时候,Q 表格会全部初始化任意值。
正确答案:A
题型:单选题客观题分值5分难度:简单得分:5
12
动态规划的核心思想是什么?
A
通过分治将问题拆分为更小的子问题
B
通过试探和回溯来探索所有可能的解决方案
C
将问题拆解为子问题并通过存储子问题的解来避免重复计算
D
通过贪心选择每次局部最优解来得到全局最优解
正确答案:C
多选题
题型:多选题客观题分值5分难度:简单得分:5
1
下列哪些是常见的用于强化学习实验的环境和框架?
A
OpenAI Gym
B
TensorFlow
C
PyTorch
D
Scikit-learn
E
Unity ML-Agents
F
Pandas
G
Keras
正确答案:A;B;C;E
题型:多选题客观题分值5分难度:简单得分:5
2
在强化学习中,以下哪些因素会影响状态-动作价值函数Q(s, a)的计算?
A
当前状态s和动作a
B
状态转移概率
C
即时奖励R(s, a)
D
折扣因子γ
E
未来状态s'及其对应的动作a'的价值
正确答案:A;B;C;D;E
题型:多选题客观题分值5分难度:简单得分:5
3
对于Gym实验环境库,使用()指令可以加载环境,使用()可以初始化环境,使用()可以执行一步环境。
A
env.close()
B
env=gym.make(环境名)
C
env.reset()
D
env.step(动作)
E
env.render()
正确答案:B;C;D
题型:多选题客观题分值5分难度:一般得分:5
4
策略迭代法的核⼼步骤包括哪两个部分( )
A
策略评估
B
状态价值计算
C
策略提升
D
使⽤贪心策略
正确答案:A;C
简答题
题型:简答题主观题分值10分难度:简单得分:10
1
什么是深度Q网络(DQN),它是如何解决Q-learning中的问题的?
正确答案:(购买后获取答案)
题型:简答题主观题分值10分难度:简单得分:10
2
请描述REINFORCE算法的计算过程。
正确答案:(购买后获取答案)
©软件著作权归作者所有。本站所有软件均来源于网络,仅供学习使用,请支持正版!
转载请注明出处: 形易网 » 2026年春江苏开放大学强化学习060733★★形考作业2答案

发表评论 取消回复