营销反作弊方法，附带python代码

DQN 模型包含一个深度神经网络，用于逼近 Q 值函数。python])评估指标说明优点缺点累积奖励智能体在回合中的总奖励简单直观，易于计算不能反映每个回合的学习质量，不考虑探索与利用的平衡平均奖励在多个回合中的平均奖励能平滑波动，反映长期表现在不平衡的任务中可能会忽略某些极端情况回合长度智能体完成任务所需的时间步数反映智能体的控制能力或任务完成效率与环境的复杂度和任务的目标有关，可能不具备普适性