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2025年人工智能工程师人工智能在智能调度算法中的应用考核试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在题干后的括号内）

1.下列哪一项不属于智能调度的核心目标？

A.提高资源利用率

B.降低运营成本

C.最大化调度人员满意度

D.保证任务完成质量

2.在智能调度中，预测任务所需处理时间或资源消耗通常依赖于哪种人工智能技术？

A.强化学习

B.自然语言处理

C.监督学习

D.专家系统

3.适用于需要根据环境变化动态调整决策的调度场景，特别是具有序列依赖性的问题的是哪种AI技术？

A.遗传算法

B.深度强化学习

C.粒子群优化

D.线性规划

4.如果一个调度问题的目标函数包含多个相互冲突的子目标（如同时追求最短时间和服务质量最高），这属于哪种挑战？

A.数据稀疏性

B.多目标优化

C.实时性约束

D.可解释性要求

5.在云资源调度中，使用强化学习训练一个Agent来自主决定任务分配策略，以最大化系统吞吐量，这种应用模式属于？

A.基于规则的调度

B.基于模型的调度

C.基于强化学习的调度

D.预测驱动调度

6.以下哪个领域不是智能调度算法应用的主要场景？

A.生产线计划与排程

B.电子商务平台订单处理

C.基础设施网络流量控制

D.个人日程自动安排（非商业级）

7.对比传统启发式算法，人工智能（特别是机器学习和深度学习）在智能调度中的主要优势之一是？

A.保证找到全局最优解

B.能处理更复杂、动态和非结构化的环境

C.对数据质量要求极低

D.实施成本通常更低

8.在设计一个用于物流路径规划的AI调度系统时，哪个因素通常作为最重要的优化目标？

A.车辆运行成本最低

B.所有包裹送达时间最短

C.车辆空驶率最低

D.驾驶员疲劳度最小化

9.当智能调度系统面临的数据具有高度不确定性或稀疏性时，可能会遇到的主要问题是什么？

A.模型训练时间过长

B.预测精度难以保证

C.算法收敛速度变慢

D.系统部署复杂度增加

10.以下哪项技术通常用于增强AI调度模型的可解释性，帮助调度人员理解决策依据？

A.使用深度神经网络

B.引入注意力机制（AttentionMechanism）

C.应用模型压缩技术

D.结合可解释性AI（XAI）方法

二、简答题（每题5分，共25分。请简明扼要地回答下列问题）

11.请简述强化学习在智能调度中的基本原理及其如何解决调度问题。

12.描述机器学习在智能调度中至少两种不同的应用方式。

13.列举智能调度在生产制造环境中需要考虑的至少三个关键约束条件。

14.解释什么是“混合智能调度方法”，并简述其优势。

15.面对日益增长的实时性和动态性要求，智能调度算法未来发展趋势有哪些？

三、分析题（每题10分，共30分。请对下列问题进行分析和阐述）

16.假设一个电商平台面临订单量剧烈波动的挑战，需要动态调度仓库拣货人员和打包资源。请分析使用AI技术（如机器学习或强化学习）设计这样一个调度系统的可能步骤和关键考虑因素。

17.对比遗传算法和深度强化学习在解决复杂调度问题时各自的优缺点。

18.讨论在智能调度系统中，如何平衡优化目标（如效率最大化）与实际约束（如公平性、资源限制）之间的关系。

四、案例分析题（15分）

19.某城市公共交通公司希望优化其公交线路的实时调度，以提高乘客准点率和车辆利用率。现有数据包括各线路客流量、车辆位置、速度、沿途站点、乘客期望到达时间等。请设计一个基于AI的智能调度方案框架，说明可能采用的技术、需要解决的问题以及预期的效果。

试卷答案

一、选择题

1.C

解析：智能调度的核心目标通常围绕效率、成本、质量、时间等运营和资源方面，人员满意度可能是考虑因素之一但通常不是首要或核心目标。

2.C

解析：预测任务时长、需求等属于典型的监督学习任务，通过历史数据训练模型进行预测，为调度决策提供依据。

3.B

解析：深度强化学习（DRL）擅长处理序列决策问题，能够根据当前状态和过去的经验动态调整策略，适应环境变化。

4.B

解析：当调度目标包含多个且相互冲突时，如何在它们之间进行权衡以找到满意的解，是多目标优化问题。

5.C

解析：描述的场景