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2025年强化学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（0828）

强化学习工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

强化学习的核心目标是：

A.最小化预测误差

B.最大化累积奖励

C.优化监督学习模型

D.生成高维数据表示

答案：B

解析：强化学习定义为agent通过与环境交互学习策略以最大化长期累积奖励的过程（符合Bellman最优准则）。选项A描述回归问题；选项C与监督学习混淆；选项D关联无监督学习，故错误。

在马尔可夫决策过程（MDP）中，状态的马尔可夫性是指：

A.当前状态仅由动作决定

B.未来状态仅依赖于当前状态和动作

C.状态序列是随机的

D.状态转移需要外部知识

答案：B

解析：马尔可夫性强调未来状态的概率分布仅依赖当前状态和动作，不依赖历史轨迹。选项A忽略了状态作用；选项C不确切定义马尔可夫性；选项D引入外部干扰，不符MDP框架。

折扣因子（γ）的主要作用是：

A.计算即时奖励

B.平衡当前奖励和未来奖励的重要性

C.决定动作选择概率

D.优化状态转移矩阵

答案：B

解析：折扣因子（0≤γ1）用于衰减未来奖励，确保累积奖励收敛并强化短期决策。选项A描述即时回报；选项C与策略混淆；选项D属于MDP参数。

Q-learning算法属于：

A.On-policy方法

B.Off-policy方法

C.Model-based方法

D.监督学习方法

答案：B

解析：Q-learning通过更新Q值使用贪婪策略（目标策略），但行为策略可随机，属于off-policy。选项A错误（如SARSA）；选项C错误（Q-learning无模型）；选项D混淆学习类型。

强化学习中，探索（Exploration）和利用（Exploitation）的权衡旨在：

A.减少计算复杂度

B.平衡尝试新动作和选择已知高回报动作

C.优化环境模型

D.提高奖励函数的精度

答案：B

解析：探索（尝试新行为）和利用（执行最优行为）的权衡确保agent在未知环境中学习，避免局部最优（如ε-greedy策略）。选项A、C、D不直接解决此核心问题。

策略梯度（PolicyGradient）方法的更新基于：

A.状态值函数

B.奖励的梯度

C.策略参数的梯度

D.Q值的误差

答案：C

解析：策略梯度直接优化策略参数θ，通过梯度上升最大化期望奖励（如REINFORCE算法）。选项A关联值函数方法（如DQN）；选项B不准确（更新依赖梯度）；选项D错误（值函数方法）。

深度Q网络（DQN）引入经验回放（ExperienceReplay）的主要目的是：

A.降低模型复杂度

B.减少样本相关性，提升训练稳定性

C.增加环境交互频率

D.简化奖励函数设计

答案：B

解析：经验回放缓存并随机采样转移，打破时序相关性，防止梯度不稳定，提升样本效率。选项A不直接影响；选项C可能增加交互但非核心目的；选项D与奖励机制无关。

在Actor-Critic框架中，Critic部分负责：

A.直接选择动作

B.评估状态或动作的值

C.更新环境模型

D.生成新状态

答案：B

解析：Critic（如价值网络）估计值函数（如状态值V(s)或动作值Q(s,a)），指导Actor（策略网络）优化（如A3C算法）。选项A是Actor功能；选项C、D与环境相关。

强化学习中，CreditAssignment问题指的是：

A.如何分配奖励给多个agent

B.将动作的长期影响归因于具体状态或动作

C.优化网络权重

D.减少训练噪声

答案：B

解析：CreditAssignment解决确定奖励如何归因于历史动作的挑战（涉及时序决策）。选项A描述多智能体系统；选项C为技术细节；选项D不直接定义问题。

马尔可夫决策过程（MDP）的贝尔曼方程用于：

A.计算初始状态概率

B.求解最优值函数和策略

C.定义环境动态

D.优化动作空间

答案：B

解析：Bellman方程通过迭代更新求解最优值函数（V(s)或Q(s,a)），导出最优策略（如值迭代）。选项A与状态转移相关；选项C是MDP固有定义；选项D错误。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

强化学习中的关键组件包括：（选择所有正确选项）

A.Agent

B.Environment

C.State

D.Action

答案：ABCD

解析：强化学习核心为agent在环境中基于状态执行动作（MDP定义）。所有选项均正确：Agent决策，Environment交互，State观测，Action操作。无遗漏项。

以下哪些算法是无模型的（Model-free）强化学习算法？（选择所有正确选项）

A.Q-learning

B.PolicyIte