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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）（0905）

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）

马尔可夫决策过程（MDP）的核心假设是：

A.状态转移具有马尔可夫性

B.奖励函数与动作无关

C.策略必须为确定性策略

D.状态空间必须是离散的

答案：A

解析：马尔可夫性指下一状态仅取决于当前状态与动作（P(s’|s,a)）。选项B错误，奖励函数通常与动作相关；选项C错误，策略可为随机策略；选项D错误，MDP可处理连续状态空间。

Q-learning算法属于下列哪种方法？

A.同轨策略（On-policy）

B.离轨策略（Off-policy）

C.基于模型的动态规划

D.策略梯度法

答案：B

解析：Q-learning使用目标策略（贪婪策略）改进行为策略（如ε-greedy），属于Off-policy。选项A错误（如SARSA是On-policy）；选项C错误（Q-learning无模型）；选项D错误（属于策略优化方法）。

（因篇幅限制，此处展示部分题目，完整试卷需生成30题）

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

以下哪些技术可解决强化学习的探索-利用困境？（）

A.ε-greedy策略

B.贝尔曼方程迭代

C.上置信界（UCB）算法

D.策略评估

答案：AC

解析：ε-greedy（A）通过随机探索平衡利用，UCB（C）通过置信区间量化不确定性。贝尔曼方程（B）用于值函数计算，策略评估（D）是策略迭代的一部分，二者不直接解决探索问题。

关于经验回放（ExperienceReplay）的作用，正确的描述有（）

A.降低样本间相关性

B.提高数据使用效率

C.仅适用于离散动作空间

D.需与目标网络配合使用

答案：ABD

解析：经验回放（ABD）通过存储历史转移样本并随机抽样，打破时序相关性并复用数据；目标网络用于稳定训练（D）。选项C错误，经验回放同样适用于连续动作空间（如DDPG）。

三、判断题（共10题，每题1分，共10分）

在Actor-Critic框架中，Critic的作用是评估策略的价值而非直接选择动作。

答案：正确

解析：Critic负责评估状态或状态-动作值（如V(s)、Q(s,a)），为Actor提供梯度方向；Actor则根据Critic的评估更新策略参数以选择动作。

蒙特卡洛方法必须等待一个完整的回合结束后才能进行值函数更新。

答案：正确

解析：蒙特卡洛方法基于完整轨迹计算回报（G_t），因此只能在回合终止后更新。这与时序差分（TD）学习可在每一步更新的特性形成对比。

四、简答题（共5题，每题6分，共30分）

简述贝尔曼最优方程的核心思想。

答案：

第一，描述最优值函数的自洽性：当前状态的最优值是选择使即时奖励加后继状态最优值最大的动作；第二，揭示最优策略的求解路径：通过迭代求解方程可收敛至最优值函数。

解析：贝尔曼最优方程(v_*(s)=a{s’}P(s’|s,a)[R(s,a,s’)+v_*(s’)])表明，最优值函数的求解依赖于自身，通过值迭代或策略迭代等算法可逼近最优策略。

列举三种解决深度强化学习训练不稳定的方法。

答案：

第一，目标网络冻结技术；第二，经验回放机制；第三，梯度裁剪或双重网络结构（如DDQN）。

解析：目标网络（DQN）减少自举误差的移动目标问题；经验回放（见多选解析）提升数据效率；DDQN解耦动作选择与评估降低过估计；梯度裁剪（PPO）防止策略突变。

五、论述题（共3题，每题10分，共30分）

结合实例论述策略梯度定理在连续控制问题中的应用优势与挑战。

答案：

论点：策略梯度方法（如REINFORCE、PPO）通过直接优化策略参数应对高维连续动作空间。

论据：

优势：避免基于值函数方法中max操作带来的维度灾难。例如DDPG在机械臂控制中，Actor网络输出连续扭矩值而非离散动作。

挑战：高方差需重要性采样（PPO）或基准函数（Baseline）降低方差，如PPO中的裁剪机制约束策略更新幅度。

结论：策略梯度法通过参数化策略天然适配连续控制，但需结合方差缩减技术保证稳定性。

分析Model-based强化学习在样本效率方面的价值及局限性，以AlphaZero为例说明。

答案：

论点：基于模型的方法通过环境模型预测减少真实交互，但模型误差可能影响策略性能。

论据：

价值：AlphaZero使用蒙特卡洛树有哪些信誉好的足球投注网站（MCTS）模拟对弈，在虚拟轨迹中更新策略，大幅降低真实围棋对局次数。

局限性：模型需准确预测未知状态转移，若模型失真（如自动驾驶模拟器与真实路况差异）将导致策略失效。

结论：模型在数据稀缺场景提升效率，但对模型精度要求高，需结合模型不确定性估计（如PE