2025年強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)技術(shù)可以顯著提高樣本效率？

A.使用更多的探索策略

B.引入近端策略優(yōu)化（PPO）

C.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)

D.減少學(xué)習(xí)率

2.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率中，以下哪個(gè)方法可以通過(guò)減少樣本數(shù)量來(lái)提高性能？

A.使用更高精度的傳感器

B.采用更復(fù)雜的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)

C.應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)

D.減少網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度

3.以下哪種方法可以提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率，同時(shí)降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)？

A.使用更大的網(wǎng)絡(luò)

B.增加探索策略的多樣性

C.實(shí)施早停（EarlyStopping）

D.增加訓(xùn)練迭代次數(shù)

4.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種方法有助于提高樣本效率？

A.使用預(yù)訓(xùn)練模型

B.增加學(xué)習(xí)率

C.減少探索策略的多樣性

D.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)

5.以下哪個(gè)技術(shù)可以用來(lái)提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率，同時(shí)提高模型的泛化能力？

A.遷移學(xué)習(xí)

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行

D.分布式訓(xùn)練

6.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種方法有助于提高樣本效率，同時(shí)減少計(jì)算資源消耗？

A.使用更快的硬件

B.采用低精度計(jì)算

C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

D.使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)

7.以下哪個(gè)技術(shù)可以用來(lái)提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率，同時(shí)降低訓(xùn)練時(shí)間？

A.使用預(yù)訓(xùn)練模型

B.增加探索策略的多樣性

C.減少學(xué)習(xí)率

D.增加訓(xùn)練迭代次數(shù)

8.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)方法有助于提高樣本效率，同時(shí)保持模型性能？

A.使用更簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)

B.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

C.增加學(xué)習(xí)率

D.使用更復(fù)雜的探索策略

9.以下哪個(gè)技術(shù)可以用來(lái)提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率，同時(shí)提高模型的魯棒性？

A.遷移學(xué)習(xí)

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行

D.分布式訓(xùn)練

10.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)方法有助于提高樣本效率，同時(shí)降低模型復(fù)雜度？

A.使用預(yù)訓(xùn)練模型

B.增加探索策略的多樣性

C.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)

D.增加訓(xùn)練迭代次數(shù)

11.以下哪個(gè)技術(shù)可以用來(lái)提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率，同時(shí)減少訓(xùn)練時(shí)間？

A.使用更快的硬件

B.采用低精度計(jì)算

C.增加探索策略的多樣性

D.使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)

12.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)方法有助于提高樣本效率，同時(shí)保持模型性能？

A.使用更簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)

B.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

C.增加學(xué)習(xí)率

D.使用更復(fù)雜的探索策略

13.以下哪個(gè)技術(shù)可以用來(lái)提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率，同時(shí)提高模型的泛化能力？

A.遷移學(xué)習(xí)

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行

D.分布式訓(xùn)練

14.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)方法有助于提高樣本效率，同時(shí)降低模型復(fù)雜度？

A.使用預(yù)訓(xùn)練模型

B.增加探索策略的多樣性

C.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)

D.增加訓(xùn)練迭代次數(shù)

15.以下哪個(gè)技術(shù)可以用來(lái)提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率，同時(shí)減少訓(xùn)練時(shí)間？

A.使用更快的硬件

B.采用低精度計(jì)算

C.增加探索策略的多樣性

D.使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)

答案：1.B2.D3.C4.A5.A6.B7.A8.A9.A10.A11.B12.A13.A14.C15.B

解析：1.近端策略優(yōu)化（PPO）通過(guò)優(yōu)化近端策略梯度來(lái)提高樣本效率，同時(shí)保持性能穩(wěn)定。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以在不增加額外計(jì)算負(fù)擔(dān)的情況下，通過(guò)改變輸入數(shù)據(jù)來(lái)提高樣本效率。3.早?？梢苑乐鼓Ｐ瓦^(guò)擬合，提高樣本效率。4.使用預(yù)訓(xùn)練模型可以減少?gòu)念^開(kāi)始訓(xùn)練的樣本需求。5.遷移學(xué)習(xí)可以在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上快速適應(yīng)新任務(wù)，提高樣本效率。6.采用低精度計(jì)算可以減少計(jì)算資源消耗。7.使用預(yù)訓(xùn)練模型可以減少訓(xùn)練時(shí)間。8.使用更簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)可以減少模型復(fù)雜度，提高樣本效率。9.遷移學(xué)習(xí)可以在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上快速適應(yīng)新任務(wù)，提高樣本效率。10.使用預(yù)訓(xùn)練模型可以減少?gòu)念^開(kāi)始訓(xùn)練的樣本需求。11.采用低精度計(jì)算可以減少訓(xùn)練時(shí)間。12.使用更簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)可以減少模型復(fù)雜度，提高樣本效率。13.遷移學(xué)習(xí)可以在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上快速適應(yīng)新任務(wù)，提高樣本效率。14.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)可以降低模型復(fù)雜度，提高樣本效率。15.采用低精度計(jì)算可以減少訓(xùn)練時(shí)間。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對(duì)抗性攻擊防御

E.推理加速技術(shù)

答案：ABCE

解析：分布式訓(xùn)練框架可以并行處理數(shù)據(jù)，提高樣本效率（A）；參數(shù)高效微調(diào)和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以減少訓(xùn)練所需的樣本數(shù)量（B和C）；對(duì)抗性攻擊防御可以確保模型在真實(shí)世界中的魯棒性，間接提高樣本效率（D）；推理加速技術(shù)可以減少模型推理時(shí)間，間接提高樣本效率（E）。

2.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率提升中，以下哪些策略可以減少樣本數(shù)量？（多選）

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.云邊端協(xié)同部署

D.知識(shí)蒸餾

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：BDE

解析：低精度推理（B）和模型量化（INT8/FP16）（E）可以減少模型參數(shù)和計(jì)算需求，從而減少樣本數(shù)量；知識(shí)蒸餾（D）可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，減少訓(xùn)練樣本需求；模型并行策略（A）和云邊端協(xié)同部署（C）主要關(guān)注計(jì)算資源的優(yōu)化，不直接減少樣本數(shù)量。

3.以下哪些方法可以用于評(píng)估強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的樣本效率？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.偏見(jiàn)檢測(cè)

D.內(nèi)容安全過(guò)濾

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：AC

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）（A）是直接評(píng)估模型性能的指標(biāo)；偏見(jiàn)檢測(cè)（C）可以評(píng)估模型是否具有公平性和無(wú)偏見(jiàn)性，間接反映樣本效率；倫理安全風(fēng)險(xiǎn)（B）、內(nèi)容安全過(guò)濾（D）和模型魯棒性增強(qiáng)（E）雖然與模型質(zhì)量相關(guān)，但不是直接評(píng)估樣本效率的指標(biāo)。

4.在提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率時(shí)，以下哪些技術(shù)可以幫助減少過(guò)擬合？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.注意力機(jī)制變體

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

E.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

答案：ABE

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（B）可以減少模型參數(shù)，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)；集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）（E）通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型來(lái)提高性能，減少單個(gè)模型的過(guò)擬合；注意力機(jī)制變體（C）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（D）雖然可以提高模型性能，但不是直接用于減少過(guò)擬合的技術(shù)。

5.以下哪些技術(shù)可以用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的樣本效率優(yōu)化？（多選）

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.Transformer變體（BERT/GPT）

E.MoE模型

答案：ABCD

解析：特征工程自動(dòng)化（A）可以優(yōu)化輸入特征，提高樣本效率；異常檢測(cè)（B）可以幫助模型忽略噪聲數(shù)據(jù)，提高樣本質(zhì)量；聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（C）可以在保護(hù)用戶隱私的同時(shí)進(jìn)行模型訓(xùn)練；Transformer變體（BERT/GPT）（D）和MoE模型（E）都是先進(jìn)的模型架構(gòu)，可以提升模型性能和樣本效率。

6.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率提升中，以下哪些技術(shù)可以用于模型加速？（多選）

A.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.數(shù)據(jù)融合算法

D.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

E.圖文檢索

答案：ABC

解析：動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A）可以根據(jù)需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型效率；神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（B）可以自動(dòng)搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高樣本效率；數(shù)據(jù)融合算法（C）可以整合多源數(shù)據(jù)，提高模型性能和樣本效率；跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（D）和圖文檢索（E）主要關(guān)注多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理，與模型加速關(guān)系不大。

7.以下哪些技術(shù)可以用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的樣本效率優(yōu)化？（多選）

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

E.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

答案：ABCD

解析：主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（A）可以優(yōu)先選擇最有信息量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，提高樣本效率；多標(biāo)簽標(biāo)注流程（B）、3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（C）和標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（D）可以提高標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而提高模型訓(xùn)練的樣本效率；質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)（E）是評(píng)估模型性能的指標(biāo)，與樣本效率優(yōu)化直接相關(guān)。

8.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率提升中，以下哪些技術(shù)可以用于模型并行化？（多選）

A.GPU集群性能優(yōu)化

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABC

解析：GPU集群性能優(yōu)化（A）可以提高并行計(jì)算能力；分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（B）可以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（C）可以優(yōu)化訓(xùn)練任務(wù)的執(zhí)行順序，提高并行效率；低代碼平臺(tái)應(yīng)用（D）和CI/CD流程（E）主要關(guān)注開(kāi)發(fā)流程的優(yōu)化，與模型并行化關(guān)系不大。

9.以下哪些技術(shù)可以用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的樣本效率優(yōu)化？（多選）

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.API調(diào)用規(guī)范

C.自動(dòng)化標(biāo)注工具

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

E.注意力機(jī)制變體

答案：ACD

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（A）可以提高模型服務(wù)的響應(yīng)速度，間接提高樣本效率；自動(dòng)化標(biāo)注工具（C）可以減少人工標(biāo)注的工作量，提高樣本效率；優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）（D）可以找到更適合當(dāng)前問(wèn)題的優(yōu)化算法，提高樣本效率；注意力機(jī)制變體（E）雖然可以提高模型性能，但不是直接用于樣本效率優(yōu)化的技術(shù)。

10.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率提升中，以下哪些技術(shù)可以用于模型魯棒性增強(qiáng)？（多選）

A.隱私保護(hù)技術(shù)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

C.醫(yī)療影像輔助診斷

D.金融風(fēng)控模型

E.個(gè)性化教育推薦

答案：AB

解析：隱私保護(hù)技術(shù)（A）可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，提高模型在敏感數(shù)據(jù)上的魯棒性；數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（B）可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性，提高模型在未知數(shù)據(jù)上的魯棒性；醫(yī)療影像輔助診斷（C）、金融風(fēng)控模型（D）和個(gè)性化教育推薦（E）雖然與模型應(yīng)用相關(guān)，但不是直接用于樣本效率優(yōu)化的技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中，近端策略優(yōu)化（PPO）通過(guò)___________來(lái)優(yōu)化策略參數(shù)。

答案：近端策略梯度

2.為了提高模型在復(fù)雜任務(wù)上的表現(xiàn)，可以采用___________策略。

答案：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練

3.為了防御對(duì)抗性攻擊，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型可以采用___________技術(shù)。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

4.在模型推理階段，為了加速計(jì)算，可以采用___________技術(shù)。

答案：推理加速

5.為了提高模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力，可以采用___________策略。

答案：遷移學(xué)習(xí)

6.在模型壓縮中，通過(guò)減少模型參數(shù)數(shù)量來(lái)提高模型效率的技術(shù)稱為_(kāi)__________。

答案：模型量化

7.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)移除不重要的神經(jīng)元來(lái)提高模型效率的技術(shù)稱為_(kāi)__________。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

8.為了提高模型處理速度，可以采用___________設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

答案：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)

9.在評(píng)估強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型時(shí)，常用的指標(biāo)包括___________和___________。

答案：困惑度，準(zhǔn)確率

10.為了提高模型的魯棒性，可以采用___________技術(shù)來(lái)防止過(guò)擬合。

答案：早停（EarlyStopping）

11.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，為了保護(hù)用戶隱私，可以采用___________技術(shù)。

答案：差分隱私

12.為了提高模型效率，可以采用___________技術(shù)來(lái)減少模型參數(shù)。

答案：知識(shí)蒸餾

13.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，為了解決梯度消失問(wèn)題，可以采用___________技術(shù)。

答案：權(quán)重歸一化

14.為了在有限的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練高效模型，可以采用___________技術(shù)。

答案：主動(dòng)學(xué)習(xí)

15.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中，為了提高樣本效率，可以采用___________策略。

答案：近端策略優(yōu)化（PPO）

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過(guò)在原始模型上添加額外的參數(shù)來(lái)提高樣本效率。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA/QLoRA不是通過(guò)添加額外參數(shù)來(lái)提高樣本效率，而是通過(guò)微調(diào)原始模型中的一部分參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)參數(shù)的復(fù)用和效率提升。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以顯著提高新任務(wù)的樣本效率。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練可以幫助模型在新任務(wù)上快速適應(yīng)，從而減少對(duì)新樣本的需求，提高樣本效率。

3.對(duì)抗性攻擊防御可以通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中引入對(duì)抗樣本來(lái)提高模型的魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)手冊(cè)》2025版5.1節(jié)，引入對(duì)抗樣本可以增強(qiáng)模型對(duì)對(duì)抗攻擊的防御能力，提高模型魯棒性。

4.低精度推理可以通過(guò)降低模型參數(shù)的精度來(lái)加速模型的推理過(guò)程。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)手冊(cè)》2025版4.2節(jié)，INT8/FP16等低精度推理方法可以減少計(jì)算量，從而加速模型推理。

5.云邊端協(xié)同部署可以提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的樣本效率。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版6.3節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化資源分配，提高模型訓(xùn)練和推理的效率，從而提升樣本效率。

6.知識(shí)蒸餾可以通過(guò)將大模型的輸出傳遞給小模型來(lái)提高小模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版7.1節(jié)，知識(shí)蒸餾通過(guò)將大模型的輸出作為小模型的輸入，從而提高小模型的性能。

7.模型量化（INT8/FP16）可以減少模型參數(shù)的大小，但不影響模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.4節(jié)，模型量化會(huì)改變模型參數(shù)的精度，可能影響模型的性能。

8.結(jié)構(gòu)剪枝可以減少模型參數(shù)的數(shù)量，但不會(huì)影響模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型壓縮技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝會(huì)移除模型中的一些神經(jīng)元或連接，可能影響模型的性能。

9.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但需要大量的計(jì)算資源。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)手冊(cè)》2025版4.1節(jié)，NAS通過(guò)搜索不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)找到最優(yōu)的模型，通常需要大量的計(jì)算資源。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)可以通過(guò)加密用戶數(shù)據(jù)來(lái)確保用戶隱私。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)手冊(cè)》2025版5.2節(jié)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過(guò)加密和差分隱私等技術(shù)保護(hù)用戶隱私，確保用戶數(shù)據(jù)的安全。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)希望利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)化的投資組合優(yōu)化系統(tǒng)，以提高投資回報(bào)率。該系統(tǒng)需要在有限的計(jì)算資源下，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整投資組合。

問(wèn)題：針對(duì)該案例，設(shè)計(jì)一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)投資組合優(yōu)化系統(tǒng)的方案，并考慮以下要點(diǎn)：

1.如何設(shè)計(jì)狀態(tài)空間和動(dòng)作空間？

2.選擇哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，并說(shuō)明原因？

3.如何處理可能出現(xiàn)的過(guò)擬合問(wèn)題？

4.如何評(píng)估和監(jiān)控系統(tǒng)的性能？

參考答案：

1.狀態(tài)空間設(shè)計(jì)：狀態(tài)空間可以包含歷史股價(jià)、成交量、市場(chǎng)指數(shù)等指標(biāo)，以及投資組合中各資產(chǎn)的權(quán)重。動(dòng)作空間可以定義為調(diào)整投資組合中各資產(chǎn)的權(quán)重，例如增加或減少某個(gè)資產(chǎn)的持有量。

2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法選擇：可以選擇Q-learning或SARSA算法。這些算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，且適用于連續(xù)動(dòng)作空間。Q-learning通過(guò)表格存儲(chǔ)Q值，適用于離散動(dòng)作空間，而SARSA算法通過(guò)在線更新Q值，更適合連續(xù)動(dòng)作空間。

3.過(guò)擬合處理：為了處理過(guò)擬合問(wèn)題，可