2026年春江苏开放大学强化学习形考综合大作业
本文围绕该课程资料进行整理，重点用于课程复习、知识点理解和答题思路参考。学习时建议先理解题目涉及的概念、章节知识点和答题逻辑，再结合个人学习情况进行归纳。
一、资料内容
注意：因为学习平台题目是随机，选择题选项也是随机，一定注意对应的选项，同学们在本页按“Ctrl+F”快捷搜索题目中“关键字”就可以快速定位题目，还是不懂的话可以看这个：快速答题技巧
一、2026年春江苏开放大学强化学习形考综合大作业单选题
1、在强化学习过程中，学习率越大，表示采用新的尝试得到的结果比例越()，保持旧的结果的比例越()
A、大，小
B、大，大
C、小，大
D、小，小
正确：A
2、在epsilon-greedy算法中，epsilon的值越大，采取随机动作的概率越()，采用当前Q函数最大动作的概率越(）。
A、小，小
B、大，小
C、大，大
D、小，大
正确：B
3、Q-learning算法中，Q函数是（）。
A、状态-动作值函数
B、状态函数
C、估值函数
D、奖励函数
正确：A
4、在强化学习的过程中，(）能够在稍微偏离目前最好策略的基础上，尝试更多策略，(）能够运用目前最好的策略，获取更高的奖励。
A、利用，探索
B、探索，利用
C、利用，输出
D、探索，输出
正确：B
5、Q(s,a)是指在给定状态s的情况下，采取行动a之后，后续的各个状态所能得到的回报(）
A、总和
B、最大值
C、最小值
D、期望值
正确：D
二、2026年春江苏开放大学强化学习形考综合大作业多选题
1、强化学习包含的元素有（）。
A、Reward
B、Agent
C、State
D、Action
正确：A；B；C；D
三、2026年春江苏开放大学强化学习形考综合大作业简答题
题型：简答题主观题分值50分难度：简单得分：40
1、题目：基于Q-Learning算法实现冰湖（FrozenLake-v1）游戏
基于Q-Learning算法，完整实现OpenAI Gym中FrozenLake-v1（4×4非滑溜版）环境的智能体训练与测试代码（15分）；
训练过程中实时记录每一轮的奖励值，训练完成后绘制训练奖励曲线图（横轴为训练轮数，纵轴为每轮奖励值，需包含滑动平均曲线）（15分）；
训练完成后，使用训练好的Q表进行至少100轮测试，记录每轮测试奖励值并绘制测试奖励曲线图（10分）；
对训练曲线、测试曲线的趋势和结果进行详细分析，包括但不限于：奖励值变化规律、算法收敛性、智能体性能表现等（10分）。
学生：
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二、学习使用建议
建议将本文内容作为复习参考，重点关注题干关键词、知识点出处、答题层次和表达方式。对于简答题、论述题或案例题，可按照“概念说明—原因分析—结合材料—总结观点”的思路组织答案。
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