190.《深度强化学习中探索-利用平衡策略的混合探索机制研究》

190.《深度强化学习中探索-利用平衡策略的混合探索机制研究》单项选择题（每题1分，共30题）1.深度强化学习中的探索-利用平衡策略主要解决什么问题？A.训练速度问题B.状态空间爆炸问题C.探索与利用的平衡问题D.参数优化问题2.在深度强化学习中，探索通常指的是什么？A.选择已知最优策略B.尝试新的动作以发现更好的策略C.保持当前策略不变D.增加模型复杂度3.利用策略在深度强化学习中的作用是什么？A.忽略探索，只利用已知信息B.通过探索发现新的策略C.优化模型参数D.减少计算量4.混合探索机制通常包括哪些部分？A.蒙特卡洛树搜索和Q学习B.热启动和冷启动C.基于模型和无模型方法D.探索和利用的平衡策略5.热启动和冷启动在深度强化学习中的区别是什么？A.热启动使用先验知识，冷启动从零开始B.热启动忽略先验知识，冷启动使用先验知识C.热启动和冷启动没有区别D.热启动只适用于连续动作空间，冷启动只适用于离散动作空间6.探索-利用平衡策略中的ε-greedy算法是什么？A.每次选择当前最优动作B.以一定概率选择随机动作，以一定概率选择最优动作C.每次选择随机动作D.每次选择次优动作7.探索-利用平衡策略中的UCB（UpperConfidenceBound）算法是什么？A.基于置信区间选择动作B.每次选择当前最优动作C.每次选择随机动作D.每次选择次优动作8.在深度强化学习中，如何评估探索-利用平衡策略的效果？A.通过模型的收敛速度B.通过策略的稳定性C.通过策略的回报函数D.通过探索和利用的平衡程度9.混合探索机制中的基于模型方法是什么？A.使用模型预测未来状态B.忽略模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索10.混合探索机制中的无模型方法是什么？A.使用模型预测未来状态B.忽略模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索11.在深度强化学习中，如何选择合适的探索-利用平衡策略？A.根据问题的复杂度B.根据问题的奖励函数C.根据问题的状态空间D.根据问题的动作空间12.探索-利用平衡策略中的ε-greedy算法中，ε通常取什么值？A.0B.1C.0.1-0.3D.0.513.探索-利用平衡策略中的UCB算法中，置信区间的计算方法是什么？A.根据样本均值和标准差B.根据模型参数C.根据奖励函数D.根据状态空间14.混合探索机制中的多智能体强化学习是什么？A.多个智能体同时学习B.单个智能体学习C.没有智能体D.以上都不是15.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的样本效率问题？A.增加训练时间B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间16.探索-利用平衡策略中的基于置信区间的方法是什么？A.UCB算法B.ε-greedy算法C.热启动D.冷启动17.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的动态平衡问题？A.动态调整ε值B.动态调整模型参数C.动态调整奖励函数D.动态调整状态空间18.混合探索机制中的多步lookahead方法是什么？A.预测未来多个状态B.只预测当前状态C.忽略未来状态D.以上都不是19.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的局部最优问题？A.使用更复杂的模型B.使用更有效的探索-利用平衡策略C.增加训练时间D.减少状态空间20.探索-利用平衡策略中的基于模型的方法是什么？A.使用模型预测未来状态B.忽略模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索21.混合探索机制中的基于奖励模型的强化学习是什么？A.使用奖励模型预测未来奖励B.忽略奖励模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索22.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的稀疏奖励问题？A.增加奖励信号B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间23.探索-利用平衡策略中的基于置信区间的方法是什么？A.UCB算法B.ε-greedy算法C.热启动D.冷启动24.混合探索机制中的基于模型的方法是什么？A.使用模型预测未来状态B.忽略模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索25.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的连续动作空间问题？A.使用离散化方法B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间26.探索-利用平衡策略中的ε-greedy算法中，ε通常取什么值？A.0B.1C.0.1-0.3D.0.527.混合探索机制中的基于奖励模型的方法是什么？A.使用奖励模型预测未来奖励B.忽略奖励模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索28.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的样本效率问题？A.增加训练时间B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间29.探索-利用平衡策略中的基于置信区间的方法是什么？A.UCB算法B.ε-greedy算法C.热启动D.冷启动30.混合探索机制中的基于模型的方法是什么？A.使用模型预测未来状态B.忽略模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索多项选择题（每题2分，共20题）31.深度强化学习中的探索-利用平衡策略有哪些常见的算法？A.ε-greedy算法B.UCB算法C.多步lookahead方法D.基于模型的方法32.混合探索机制中的探索部分通常包括哪些方法？A.蒙特卡洛树搜索B.热启动C.冷启动D.基于模型的方法33.混合探索机制中的利用部分通常包括哪些方法？A.Q学习B.热启动C.冷启动D.基于模型的方法34.在深度强化学习中，如何评估探索-利用平衡策略的效果？A.通过模型的收敛速度B.通过策略的稳定性C.通过策略的回报函数D.通过探索和利用的平衡程度35.混合探索机制中的多智能体强化学习有哪些应用场景？A.游戏AIB.机器人控制C.自然语言处理D.计算机视觉36.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的样本效率问题？A.增加训练时间B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间37.探索-利用平衡策略中的基于置信区间的方法有哪些？A.UCB算法B.ε-greedy算法C.多步lookahead方法D.基于模型的方法38.混合探索机制中的基于奖励模型的方法有哪些？A.使用奖励模型预测未来奖励B.忽略奖励模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索39.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的稀疏奖励问题？A.增加奖励信号B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间40.探索-利用平衡策略中的ε-greedy算法中，ε的取值范围是什么？A.0B.1C.0.1-0.3D.0.541.混合探索机制中的基于模型的方法有哪些？A.使用模型预测未来状态B.忽略模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索42.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的连续动作空间问题？A.使用离散化方法B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间43.探索-利用平衡策略中的基于置信区间的方法有哪些？A.UCB算法B.ε-greedy算法C.多步lookahead方法D.基于模型的方法44.混合探索机制中的基于奖励模型的方法有哪些？A.使用奖励模型预测未来奖励B.忽略奖励模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索45.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的样本效率问题？A.增加训练时间B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间46.探索-利用平衡策略中的ε-greedy算法中，ε的取值范围是什么？A.0B.1C.0.1-0.3D.0.547.混合探索机制中的基于模型的方法有哪些？A.使用模型预测未来状态B.忽略模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索48.在深度强化学习中，如何处理探索-利用平衡策略的连续动作空间问题？A.使用离散化方法B.使用更复杂的模型C.使用更有效的探索-利用平衡策略D.减少状态空间49.探索-利用平衡策略中的基于置信区间的方法有哪些？A.UCB算法B.ε-greedy算法C.多步lookahead方法D.基于模型的方法50.混合探索机制中的基于奖励模型的方法有哪些？A.使用奖励模型预测未来奖励B.忽略奖励模型，直接学习策略C.只进行探索，不进行利用D.只进行利用，不进行探索判断题（每题1分，共20题）51.探索-利用平衡策略主要解决深度强化学习中的训练速度问题。52.在深度强化学习中，探索通常指的是选择已知最优策略。53.利用策略在深度强化学习中的作用是忽略探索，只利用已知信息。54.混合探索机制通常包括蒙特卡洛树搜索和Q学习。55.热启动和冷启动在深度强化学习中的区别是热启动使用先验知识，冷启动从零开始。56.探索-利用平衡策略中的ε-greedy算法是以一定概率选择随机动作，以一定概率选择最优动作。57.探索-利用平衡策略中的UCB算法是基于置信区间选择动作。58.在深度强化学习中，通过模型的收敛速度评估探索-利用平衡策略的效果。59.混合探索机制中的基于模型方法使用模型预测未来状态。60.混合探索机制中的无模型方法忽略模型，直接学习策略。61.在深度强化学习中，根据问题的复杂度选择合适的探索-利用平衡策略。62.探索-利用平衡策略中的ε-greedy算法中，ε通常取0.1-0.3。63.探索-利用平衡策略中的UCB算法中，置信区间的计算方法是根据样本均值和标准差。64.混合探索机制中的多智能体强化学习是多个智能体同时学习。65.在深度强化学习中，通过增加训练时间处理探索-利用平衡策略的样本效率问题。66.探索-利用平衡策略中的基于置信区间的方法是UC