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强化学习基础试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.强化学习中的“状态”指的是什么？

A.环境的内部状态

B.智能体的内部状态

C.智能体的外部状态

D.智能体的决策

答案：A

2.强化学习中的“奖励”通常由谁提供？

A.智能体自身

B.环境

C.观察者

D.外部干预者

答案：B

3.强化学习中，智能体的目标是什么？

A.最小化成本

B.最大化奖励

C.保持稳定

D.预测未来

答案：B

4.下列哪个算法不是强化学习算法？

A.Q-learning

B.深度学习

C.SARSA

D.策略梯度

答案：B

5.强化学习中的“策略”是指什么？

A.智能体的行为规则

B.智能体的感知能力

C.智能体的学习能力

D.智能体的决策过程

答案：A

6.在强化学习中，值函数的作用是什么？

A.预测环境的动态

B.预测智能体的行为

C.评估智能体的策略

D.评估智能体的奖励

答案：C

7.强化学习中的“探索”和“利用”分别指什么？

A.探索：尝试新的行为；利用：重复已知的最优行为

B.探索：重复已知的最优行为；利用：尝试新的行为

C.探索：学习环境；利用：执行任务

D.探索：执行任务；利用：学习环境

答案：A

8.下列哪个不是强化学习中的基本概念？

A.状态

B.动作

C.奖励

D.误差

答案：D

9.强化学习中的“马尔可夫决策过程”（MDP）不包括以下哪个元素？

A.状态

B.动作

C.奖励

D.误差

答案：D

10.强化学习中的“时间差分学习”（TDLearning）是指什么？

A.学习过程只依赖于当前状态

B.学习过程依赖于当前状态和下一个状态

C.学习过程依赖于当前状态和下一个动作

D.学习过程依赖于当前动作和下一个状态

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共20分）

1.强化学习中的“策略”可以是以下哪些类型？

A.确定性策略

B.随机策略

C.混合策略

D.固定策略

答案：A、B、C

2.强化学习中的“奖励函数”可以由哪些因素决定？

A.环境状态

B.智能体动作

C.时间

D.外部事件

答案：A、B、D

3.下列哪些算法属于模型预测控制（MPC）？

A.Q-learning

B.SARSA

C.Dyna

D.ModelPredictiveControl

答案：C、D

4.强化学习中的“探索”策略可以包括哪些？

A.ε-贪心策略

B.Boltzmann探索

C.UpperConfidenceBound(UCB)

D.Thompson采样

答案：A、B、C、D

5.强化学习中的“利用”策略可以包括哪些？

A.贪心策略

B.软贪心策略

C.随机策略

D.混合策略

答案：A、B、C、D

6.强化学习中的“值函数”可以是以下哪些类型？

A.状态值函数

B.动作值函数

C.优势函数

D.策略值函数

答案：A、B、C、D

7.强化学习中的“策略迭代”包括哪些步骤？

A.策略评估

B.策略改进

C.策略优化

D.策略更新

答案：A、B

8.强化学习中的“值迭代”算法包括哪些步骤？

A.贝尔曼方程

B.贝尔曼最优方程

C.迭代更新值函数

D.策略选择

答案：A、B、C

9.强化学习中的“深度强化学习”可以应用在哪些领域？

A.游戏

B.自动驾驶

C.机器人控制

D.股票交易

答案：A、B、C、D

10.强化学习中的“马尔可夫性质”指的是什么？

A.未来状态只依赖于当前状态

B.未来状态只依赖于当前动作

C.未来状态只依赖于当前状态和动作

D.未来状态不依赖于过去的状态和动作

答案：A、C、D

三、判断题（每题2分，共20分）

1.强化学习中的智能体总是知道它将获得的奖励。（错误）

2.强化学习中的“策略”是固定的，不能改变。（错误）

3.强化学习中的“探索”和“利用”是相互独立的。（错误）

4.强化学习中的“值函数”可以预测未来的奖励。（正确）

5.强化学习中的“马尔可夫决策过程”（MDP）假设未来的状态只依赖于当前的状态和动作。（正确）

6.强化学习中的“时间差分学习”（TDLearning）是一种无模型的学习方法。（错误）

7.强化学习中的“策略迭代”是一种迭代算法，它交替进行策略评估和策略改进。（正确）

8.强化学习中的“值迭