基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年强化学习探索率（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在强化学习中，以下哪个方法可以有效地平衡探索和利用？

A.ε-greedy策略

B.蒙特卡洛树搜索

C.线性规划

D.遗传算法

2.以下哪个算法在强化学习中用于解决多智能体协同问题？

A.Q-learning

B.SARSA

C.DQN

D.MDP

3.在强化学习中的值函数近似方法中，以下哪个方法通常使用神经网络？

A.蒙特卡洛方法

B.动态规划

C.Q-learning

D.DeepQNetwork(DQN)

4.以下哪个技术可以用于提高强化学习中的样本效率？

A.状态空间压缩

B