在强化学习的过程中，学习率α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；小D. 小；大

考查要点：本题主要考查强化学习中学习率α的作用机制，理解其对新旧结果比例的影响。

解题核心思路：
在Q-learning算法中，更新公式为：
$Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha \left[ r + \gamma \max Q(s',a') - Q(s,a) \right]$
其中，学习率α决定了新信息（当前尝试结果）与旧信息（历史结果）的权重分配。

• α越大，新信息的权重越高，旧信息的权重越低。
• α越小，新信息的权重越低，旧信息的权重越高。

破题关键点：
直接关联公式中α的数学意义，明确其对新旧结果比例的直接影响。

在强化学习中，学习率α是平衡新旧知识的核心参数。具体分析如下：

1. 新结果的比例：公式中的$\alpha$直接乘以新信息项（当前尝试的回报与旧估计的差值）。因此，α越大，新结果的占比越大。
2. 旧结果的比例：旧结果的占比为$1-\alpha$。当α增大时，$1-\alpha$必然减小，即旧结果的占比越小。

例如：

• 若α=1，则完全采用新结果（旧结果占比0）。
• 若α=0.1，则新结果占比10%，旧结果占比90%。

因此，学习率α越大，新结果比例越大，旧结果比例越小。