12.《基于探索-利用平衡的強化學習在智能家居控制中的應用》單項選擇題（每題1分，共30題）1.強化學習的核心目標是什么？A.最小化誤差B.最大化累積獎勵C.優(yōu)化模型參數(shù)D.降低計算復雜度2.智能家居控制中，強化學習的優(yōu)勢是什么？A.實時響應能力B.高度可解釋性C.低功耗特性D.自動學習能力3.探索-利用平衡的主要目的是什么？A.提高學習速度B.增強泛化能力C.減少探索次數(shù)D.提升獎勵函數(shù)4.在強化學習中，什么是探索？A.選擇已知最優(yōu)策略B.嘗試新的行為以獲取信息C.保持當前策略不變D.增加獎勵值5.什么是利用？A.忽略已知信息B.使用當前最優(yōu)策略C.減少探索行為D.降低獎勵值6.ε-greedy算法如何平衡探索和利用？A.固定比例選擇隨機動作B.基于獎勵選擇動作C.增加探索概率D.減少利用概率7.Q-learning屬于哪種類型的強化學習算法？A.基于模型B.基于策略C.基于值函數(shù)D.基于梯度8.在智能家居控制中，什么是狀態(tài)？A.家居設備的狀態(tài)B.用戶的操作C.環(huán)境的感知數(shù)據(jù)D.系統(tǒng)的獎勵值9.動作是什么在強化學習中的定義？A.系統(tǒng)的響應B.用戶的輸入C.設備的控制命令D.狀態(tài)的變化10.獎勵函數(shù)在強化學習中的作用是什么？A.衡量策略的好壞B.指導策略學習C.定義學習目標D.控制探索行為11.什么是折扣因子？A.影響獎勵的權重B.控制探索的概率C.定義狀態(tài)轉移D.確定動作選擇12.SARSA算法屬于哪種類型的強化學習算法？A.基于模型B.基于策略C.基于值函數(shù)D.基于梯度13.在智能家居控制中，什么是環(huán)境？A.家居設備B.用戶C.系統(tǒng)的運行狀態(tài)D.感知數(shù)據(jù)14.什么是強化學習的馬爾可夫決策過程（MDP）？A.一種算法B.一種模型C.一種決策過程D.一種學習框架15.什么是Q值？A.獎勵值B.狀態(tài)值C.動作值D.策略值16.什么是策略梯度？A.獎勵的變化率B.策略的導數(shù)C.狀態(tài)的變化率D.動作的變化率17.在智能家居控制中，什么是獎勵函數(shù)的設計原則？A.簡單性B.可解釋性C.實時性D.以上都是18.什么是蒙特卡洛方法？A.一種數(shù)值方法B.一種采樣方法C.一種優(yōu)化方法D.一種搜索方法19.什么是時序差分（TD）學習？A.一種離線學習方法B.一種在線學習方法C.一種基于梯度的方法D.一種基于模型的方法20.什么是演員-評論家算法？A.一種基于值函數(shù)的方法B.一種基于策略梯度的方法C.一種結合演員和評論家的方法D.一種基于模型的方法21.在智能家居控制中，什么是多智能體強化學習？A.單一智能體的學習B.多個智能體的協(xié)同學習C.基于模型的學習D.基于策略的學習22.什么是部分可觀察馬爾可夫決策過程（POMDP）？A.一種完全可觀察的決策過程B.一種部分可觀察的決策過程C.一種不可觀察的決策過程D.一種基于模型的決策過程23.什么是深度強化學習？A.一種基于模型的強化學習B.一種基于策略的強化學習C.一種結合深度學習和強化學習的方法D.一種基于值函數(shù)的強化學習24.在智能家居控制中，什么是模型預測控制（MPC）？A.一種基于模型的控制方法B.一種基于策略的控制方法C.一種基于值函數(shù)的控制方法D.一種基于梯度的控制方法25.什么是多步?jīng)Q策？A.單步?jīng)Q策B.多步?jīng)Q策過程C.基于模型的決策D.基于策略的決策26.什么是折扣獎勵A.不考慮未來的獎勵B.考慮未來的獎勵C.減少獎勵值D.增加獎勵值27.什么是策略梯度方法A.基于模型的強化學習方法B.基于策略梯度的強化學習方法C.基于值函數(shù)的強化學習方法D.基于梯度的強化學習方法28.什么是深度Q網(wǎng)絡（DQN）A.一種基于模型的強化學習方法B.一種基于策略梯度的強化學習方法C.一種結合深度學習和Q-learning的方法D.一種基于值函數(shù)的強化學習方法29.什么是優(yōu)勢演員-評論家算法A.一種基于模型的強化學習方法B.一種基于策略梯度的強化學習方法C.一種結合深度學習和Q-learning的方法D.一種基于值函數(shù)的強化學習方法30.什么是深度確定性策略梯度（DDPG）A.一種基于模型的強化學習方法B.一種基于策略梯度的強化學習方法C.一種結合深度學習和策略梯度的方法D.一種基于值函數(shù)的強化學習方法多項選擇題（每題2分，共20題）1.強化學習的應用領域包括哪些？A.智能家居B.游戲C.金融D.交通2.探索-利用平衡的方法有哪些？A.ε-greedy算法B.UpperConfidenceBound（UCB）算法C.ThompsonSamplingD.蒙特卡洛方法3.Q-learning算法的優(yōu)點是什么？A.無需模型B.基于值函數(shù)C.實時性D.可解釋性4.在智能家居控制中，狀態(tài)可以包括哪些？A.溫度B.濕度C.光照D.用戶偏好5.動作在智能家居控制中可以包括哪些？A.調(diào)節(jié)燈光B.控制空調(diào)C.調(diào)節(jié)窗簾D.播放音樂6.獎勵函數(shù)的設計原則有哪些？A.簡單性B.可解釋性C.實時性D.激勵性7.時序差分（TD）學習的優(yōu)點是什么？A.實時性B.無需模型C.基于值函數(shù)D.可解釋性8.深度強化學習的應用領域包括哪些？A.游戲B.智能家居C.自動駕駛D.金融9.多智能體強化學習的挑戰(zhàn)有哪些？A.協(xié)同問題B.探索-利用平衡C.溝通問題D.觀察問題10.部分可觀察馬爾可夫決策過程（POMDP）的挑戰(zhàn)有哪些？A.觀察不完整B.狀態(tài)估計C.決策復雜性D.獎勵設計11.模型預測控制（MPC）的優(yōu)點是什么？A.基于模型B.實時性C.多步?jīng)Q策D.可解釋性12.多步?jīng)Q策的優(yōu)點是什么？A.考慮未來獎勵B.提高決策質(zhì)量C.減少計算復雜度D.增強泛化能力13.折扣獎勵的作用是什么？A.考慮未來獎勵B.提高決策質(zhì)量C.減少計算復雜度D.增強泛化能力14.策略梯度方法的優(yōu)點是什么？A.基于策略B.實時性C.可解釋性D.基于值函數(shù)15.深度Q網(wǎng)絡（DQN）的優(yōu)點是什么？A.基于深度學習B.無需模型C.基于值函數(shù)D.實時性16.優(yōu)勢演員-評論家算法的優(yōu)點是什么？A.基于策略B.實時性C.可解釋性D.基于值函數(shù)17.深度確定性策略梯度（DDPG）的優(yōu)點是什么？A.基于深度學習B.基于策略C.實時性D.可解釋性18.強化學習的挑戰(zhàn)包括哪些？A.探索-利用平衡B.獎勵設計C.觀察問題D.決策復雜性19.深度強化學習的挑戰(zhàn)包括哪些？A.計算復雜度B.可解釋性C.泛化能力D.數(shù)據(jù)需求20.多智能體強化學習的應用領域包括哪些？A.協(xié)同機器人B.交通控制C.游戲AID.智能家居判斷題（每題1分，共20題）1.強化學習的核心目標是最大化累積獎勵。2.探索-利用平衡的主要目的是提高學習速度。3.在強化學習中，探索是指選擇已知最優(yōu)策略。4.利用是指嘗試新的行為以獲取信息。5.ε-greedy算法通過固定比例選擇隨機動作來平衡探索和利用。6.Q-learning屬于基于值函數(shù)的強化學習算法。7.在智能家居控制中，狀態(tài)是指家居設備的狀態(tài)。8.動作是指系統(tǒng)的響應。9.獎勵函數(shù)在強化學習中的作用是衡量策略的好壞。10.折扣因子是影響獎勵的權重。11.SARSA算法屬于基于策略的強化學習算法。12.在智能家居控制中，環(huán)境是指家居設備。13.馬爾可夫決策過程（MDP）是一種決策過程。14.Q值是指動作值。15.策略梯度是指策略的導數(shù)。16.獎勵