第30课《训练模型玩游戏》同步练习 2025-2026学年人教版初中信息科技（人工智能专册）

2026年人教版初中信息技术（人工智能专册）《训练模型玩游戏》同步练习及答案

一、单项选择题

1. 训练模型自动玩游戏，其核心技术是（ ）

A. 监督学习 B. 强化学习 C. 无监督学习 D. 深度学习

2. 下列不属于强化学习三要素的是（ ）

A. 状态 B. 动作 C. 奖励 D. 数据

3. 在《躲避障碍》游戏训练中，模型的学习目标是（ ）

A.快速结束游戏 B. 最大化累计奖励

C.最小化游戏难度 D. 随机选择动作

4. 强化学习中“探索-利用”策略的作用是（ ）

A.只尝试新动作 B. 只使用已知最优动作

C.平衡尝试新动作与使用最优动作 D. 提高训练数据质量

5. 深度Q网络（DQN）在游戏模型训练中的主要作用是（ ）

A.存储游戏画面 B. 计算每个动作的预期奖励值

C.生成游戏场景 D. 控制游戏运行速度

二、判断题

1. 强化学习是智能系统通过与环境交互，根据反馈调整行为以最大化奖励的学习方式。（ ）
2. 游戏模型训练时，奖励机制的设计对模型学习效果影响不大。（ ）
3. 在《躲避障碍》游戏中，模型的动作通常包括保持不动和跳跃两种。（ ）
4. 强化学习的训练过程是“试错—反馈—优化”的循环过程。（ ）

5. 模型训练完成后，无需再根据游戏变化调整参数，可直接永久使用。（ ）

三、填空题

1. 强化学习的核心思想是智能系统在与______的交互中，通过试错学习最优决策。
2. 游戏模型训练的基本流程：任务分析→______→模型训练→游戏调用。
3. 在《躲避障碍》游戏中，常见的奖励设置包括：成功穿过障碍物得正分，______得负分。
4. 深度Q网络（DQN）是一种常用的______模型，适合处理游戏中的决策问题。
5. 模型训练时，“探索率”初始值通常设置较______，以鼓励模型尝试新动作。

四、简答题

1. 简述强化学习中“状态、动作、奖励”三要素的含义。

 

 

2. 结合《躲避障碍》游戏案例，说明训练模型玩游戏的基本过程。

 

3. 分析在设计游戏训练奖励机制时，需要遵循哪些原则？

 

五、案例分析题

阅读以下材料，回答问题。