2025年深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DQN模型考核試卷一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共30題）1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DQN模型中，通常使用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為Q網(wǎng)絡(luò)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.深度信念網(wǎng)絡(luò)2.DQN模型中，經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制的主要目的是什么？A.提高模型訓(xùn)練速度B.增強(qiáng)模型泛化能力C.避免數(shù)據(jù)相關(guān)性D.減少計(jì)算資源消耗3.在DQN模型中，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)更新頻率是？A.每步更新B.每次存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)時(shí)更新C.每個(gè)episode更新D.每隔一定步數(shù)更新4.DQN模型中，雙Q學(xué)習(xí)（DoubleQ-learning）的主要目的是什么？A.提高學(xué)習(xí)效率B.減少過擬合C.避免對(duì)同一狀態(tài)動(dòng)作對(duì)的多次更新D.增強(qiáng)模型穩(wěn)定性5.DQN模型中，ε-greedy策略中ε的作用是？A.控制探索率B.控制折扣因子C.控制學(xué)習(xí)率D.控制目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新頻率6.在DQN模型中，如何處理動(dòng)作空間的離散性？A.將離散動(dòng)作量化B.將連續(xù)動(dòng)作離散化C.使用動(dòng)作編碼器D.使用動(dòng)作空間映射7.DQN模型中，如何處理狀態(tài)空間的連續(xù)性？A.使用狀態(tài)編碼器B.將連續(xù)狀態(tài)量化C.使用狀態(tài)空間映射D.使用狀態(tài)壓縮技術(shù)8.DQN模型中，如何評(píng)估模型的性能？A.使用平均回報(bào)B.使用動(dòng)作成功率C.使用狀態(tài)值函數(shù)D.使用策略梯度9.DQN模型中，如何提高模型的采樣效率？A.增加經(jīng)驗(yàn)回放池的大小B.減少經(jīng)驗(yàn)回放池的容量C.增加采樣頻率D.減少采樣頻率10.DQN模型中，如何處理動(dòng)作空間的非確定性？A.使用確定性策略B.使用隨機(jī)策略C.使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)調(diào)整D.使用策略梯度方法11.DQN模型中，如何處理狀態(tài)空間的非線arity？A.使用線性模型B.使用多項(xiàng)式模型C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹12.DQN模型中，如何處理動(dòng)作空間的非凸性？A.使用凸優(yōu)化方法B.使用局部?jī)?yōu)化方法C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)13.DQN模型中，如何處理狀態(tài)空間的復(fù)雜性？A.使用特征提取B.使用狀態(tài)壓縮C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹14.DQN模型中，如何處理動(dòng)作空間的復(fù)雜性？A.使用動(dòng)作編碼B.使用動(dòng)作空間映射C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹15.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的不確定性？A.使用確定性模型B.使用隨機(jī)模型C.使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)調(diào)整D.使用策略梯度方法16.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的連續(xù)性？A.使用狀態(tài)編碼器B.使用動(dòng)作編碼器C.使用狀態(tài)空間映射D.使用動(dòng)作空間映射17.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非線性？A.使用線性模型B.使用多項(xiàng)式模型C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹18.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非凸性？A.使用凸優(yōu)化方法B.使用局部?jī)?yōu)化方法C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹19.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的復(fù)雜性？A.使用特征提取B.使用狀態(tài)壓縮C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹20.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非確定性？A.使用確定性模型B.使用隨機(jī)模型C.使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)調(diào)整D.使用策略梯度方法21.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的連續(xù)性？A.使用狀態(tài)編碼器B.使用動(dòng)作編碼器C.使用狀態(tài)空間映射D.使用動(dòng)作空間映射22.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非線性？A.使用線性模型B.使用多項(xiàng)式模型C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹23.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非凸性？A.使用凸優(yōu)化方法B.使用局部?jī)?yōu)化方法C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹24.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的復(fù)雜性？A.使用特征提取B.使用狀態(tài)壓縮C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹25.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非確定性？A.使用確定性模型B.使用隨機(jī)模型C.使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)調(diào)整D.使用策略梯度方法26.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的連續(xù)性？A.使用狀態(tài)編碼器B.使用動(dòng)作編碼器C.使用狀態(tài)空間映射D.使用動(dòng)作空間映射27.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非線性？A.使用線性模型B.使用多項(xiàng)式模型C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹28.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非凸性？A.使用凸優(yōu)化方法B.使用局部?jī)?yōu)化方法C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹29.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的復(fù)雜性？A.使用特征提取B.使用狀態(tài)壓縮C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹30.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非確定性？A.使用確定性模型B.使用隨機(jī)模型C.使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)調(diào)整D.使用策略梯度方法二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20題）1.DQN模型中，常用的優(yōu)化算法有哪些？A.SGDB.AdamC.RMSpropD.Adagrad2.DQN模型中，如何提高模型的穩(wěn)定性？A.使用經(jīng)驗(yàn)回放B.使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)C.使用雙Q學(xué)習(xí)D.使用ε-greedy策略3.DQN模型中，如何提高模型的泛化能力？A.使用正則化B.使用dropoutC.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.使用遷移學(xué)習(xí)4.DQN模型中，如何提高模型的采樣效率？A.增加經(jīng)驗(yàn)回放池的大小B.減少經(jīng)驗(yàn)回放池的容量C.增加采樣頻率D.減少采樣頻率5.DQN模型中，如何處理動(dòng)作空間的離散性？A.將離散動(dòng)作量化B.將連續(xù)動(dòng)作離散化C.使用動(dòng)作編碼器D.使用動(dòng)作空間映射6.DQN模型中，如何處理狀態(tài)空間的連續(xù)性？A.使用狀態(tài)編碼器B.將連續(xù)狀態(tài)量化C.使用狀態(tài)空間映射D.使用狀態(tài)壓縮技術(shù)7.DQN模型中，如何評(píng)估模型的性能？A.使用平均回報(bào)B.使用動(dòng)作成功率C.使用狀態(tài)值函數(shù)D.使用策略梯度8.DQN模型中，如何提高模型的采樣效率？A.增加經(jīng)驗(yàn)回放池的大小B.減少經(jīng)驗(yàn)回放池的容量C.增加采樣頻率D.減少采樣頻率9.DQN模型中，如何處理動(dòng)作空間的非確定性？A.使用確定性策略B.使用隨機(jī)策略C.使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)調(diào)整D.使用策略梯度方法10.DQN模型中，如何處理狀態(tài)空間的非線arity？A.使用線性模型B.使用多項(xiàng)式模型C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹11.DQN模型中，如何處理動(dòng)作空間的非凸性？A.使用凸優(yōu)化方法B.使用局部?jī)?yōu)化方法C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹12.DQN模型中，如何處理狀態(tài)空間的復(fù)雜性？A.使用特征提取B.使用狀態(tài)壓縮C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹13.DQN模型中，如何處理動(dòng)作空間的復(fù)雜性？A.使用動(dòng)作編碼B.使用動(dòng)作空間映射C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹14.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的不確定性？A.使用確定性模型B.使用隨機(jī)模型C.使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)調(diào)整D.使用策略梯度方法15.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的連續(xù)性？A.使用狀態(tài)編碼器B.使用動(dòng)作編碼器C.使用狀態(tài)空間映射D.使用動(dòng)作空間映射16.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非線性？A.使用線性模型B.使用多項(xiàng)式模型C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹17.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非凸性？A.使用凸優(yōu)化方法B.使用局部?jī)?yōu)化方法C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹18.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的復(fù)雜性？A.使用特征提取B.使用狀態(tài)壓縮C.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.使用決策樹19.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的非確定性？A.使用確定性模型B.使用隨機(jī)模型C.使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)調(diào)整D.使用策略梯度方法20.DQN模型中，如何處理狀態(tài)和動(dòng)作的連續(xù)性？A.使用狀態(tài)編碼器B.使用動(dòng)作編碼器C.使用狀態(tài)空間映射D.使用動(dòng)作空間映射三、判斷題（每題1分，共20題）1.DQN模型中，經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制可以提高模型的穩(wěn)定性。2.DQN模型中，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)更新頻率越高越好。3.DQN模型中，雙Q學(xué)習(xí)可以避免對(duì)同一狀態(tài)動(dòng)作對(duì)的多次更新。4.DQN模型中，ε-greedy策略中ε的作用是控制探索率。5.DQN模型中，動(dòng)作空間離散性可以通過動(dòng)作編碼器處理。6.DQN模型中，狀態(tài)空間連續(xù)性可以通過狀態(tài)編碼器處理。7.DQN模型中，評(píng)估模型性能可以使用平均回報(bào)。8.DQN模型中，提高采樣效率可以通過增加經(jīng)驗(yàn)回放池的大小。9.DQN模型中，處理動(dòng)作空間非確定性可以使用隨機(jī)策略。10.DQN模型中，處理狀態(tài)空間非線性可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。11.DQN模型中，處理動(dòng)作空間非凸性可以使用凸優(yōu)化方法。12.DQN模型中，處理狀態(tài)空間復(fù)雜性可以使用特征提取。13.DQN模型中，處理動(dòng)作空間復(fù)雜性可以使用動(dòng)作編碼。14.DQN模型中，處理狀態(tài)和動(dòng)作不確定性可以使用確定性模型。15.DQN模型中，處理狀態(tài)和動(dòng)作連續(xù)性可以使用狀態(tài)空間映射。16.DQN模型中，處理狀態(tài)和動(dòng)作非線性可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。17.DQN模型中，處理狀態(tài)和動(dòng)作非凸性可以使用決策樹。18.DQN模型中，處理狀態(tài)和動(dòng)作復(fù)雜性可以使用狀態(tài)壓縮。19.DQN模型中，處理狀態(tài)和動(dòng)作非確定性可以使用隨機(jī)模型。20.DQN模型中，處理狀態(tài)和動(dòng)作連續(xù)性可以使用動(dòng)作空間映射。四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共2題）1.簡(jiǎn)述DQN模型中經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制的作用及其原理。2.簡(jiǎn)述DQN模型中ε-greedy策略的原理及其作用。附標(biāo)準(zhǔn)答案：一、單項(xiàng)選擇題1-30題答案依次為：C、C、D、C、A、C、C、A、A、A、C、C、C、C、A、C、C、C、C、C、C、C、C、C、C、C、C、C、C、C二、多項(xiàng)選擇題1.A、B、C2.A、B、C3.A、B、C4.A、C5.A、B、C6.A、B、C7.A、B、C8.A、C9.A、B、C10.A、B、C11.A、B、C12.A、B、C13.A、B、C14.A、B、C15.A、B、C16.A、B、C