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2025年人工智能工程师人工智能在智能调度领域的应用考核试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（本大题共10小题，每小题2分，共20分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将正确选项字母填在题后的括号内。）

1.下列哪一项不属于智能调度问题的常见特征？

A.多目标优化

B.资源约束

C.动态变化

D.单一决策变量

2.在智能调度领域，强化学习主要解决的问题是？

A.基于历史数据的预测

B.在复杂环境中进行决策和规划

C.对调度结果进行解释和可视化

D.自动化数据清洗和预处理

3.对于需要考虑路径时长、成本和负载等多重因素的物流调度问题，以下哪种优化算法可能更为适用？

A.纯粹的线性规划

B.基于深度学习的预测模型

C.启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法（如A*）

D.聚类分析算法

4.以下哪种技术方法最常用于处理智能调度中涉及的大规模状态空间有哪些信誉好的足球投注网站问题？

A.朴素贝叶斯分类

B.粒子群优化

C.决策树回归

D.主成分分析

5.在制造企业生产调度中，如果需要最大化设备利用率并最小化生产延迟，以下哪个目标函数描述可能最合适？

A.MinimizeTotalCost=Sum(Cost_i*Time_i)

B.MaximizeUptime=TotalAvailableTime-Downtime

C.MinimizeMakespan=LatestCompletionTimeamongalltasks

D.MaximizeResourceUtilization=Sum(UsedCapacity_i)/Sum(TotalCapacity_i)

6.将深度学习模型应用于动态调度问题的核心挑战之一是？

A.模型训练数据的获取难度

B.模型参数需要大量人工调整

C.如何处理环境状态和调度决策的时序依赖关系

D.模型解释性较差，难以理解决策依据

7.以下哪一项是元启发式算法（如遗传算法、模拟退火）在解决调度问题时常用的策略？

A.直接寻找问题的精确最优解

B.基于局部有哪些信誉好的足球投注网站进行全局优化

C.严格遵循数学规划的理论框架

D.仅适用于小规模调度问题

8.在智能交通信号灯调度中，将强化学习模型作为中央控制器的主要优势在于？

A.能够保证100%的绿灯时间利用率

B.可以根据实时车流量动态优化信号配时

C.无需任何人工干预，完全自动化运行

D.能够精确预测未来五分钟内的交通密度

9.对于一个求解周期性生产调度问题的AI系统，其性能评估指标通常不包括？

A.平均流程时间

B.最大设备闲置率

C.客户订单满足率

D.模型训练所需计算资源

10.将机器学习模型（如回归或分类）集成到传统优化框架中，其主要目的是？

A.替代优化求解器，直接输出调度方案

B.利用模型预测未来状态或约束，辅助优化决策

C.对优化结果进行后处理，提升方案质量

D.生成调度问题的数学公式

二、填空题（本大题共5小题，每空1分，共10分。请将答案填写在题中横线上。）

1.智能调度问题通常可以用________、________和________三要素来描述。

2.在强化学习框架下，智能体通过与环境交互获得________，并根据________调整其行为策略。

3.对于求解车辆路径问题（VRP）的遗传算法，常用的选择算子包括________和________。

4.当调度问题包含多个相互冲突的目标时，常用的多目标优化方法是________和________。

5.在应用深度学习进行智能调度前，通常需要对历史调度数据进行________和________处理。

三、判断题（本大题共5小题，每小题2分，共10分。请判断下列说法的正误，正确的填“√”，错误的填“×”。）

1.任何类型的调度问题都可以通过应用深度强化学习获得最优解。（）

2.启发式算法guaranteesfindingtheglobaloptimalsolutionforagivenschedulingproblem.（）

3.在智能调度系统中，实时性要求通常意味着算法的求解时间可