2025年强化学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（1010）.docxVIP

强化学习工程师考试试卷（总分100分）

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）的核心要素不包括以下哪项？

A.状态集合(S)

B.动作集合(A)

C.奖励函数(R)

D.经验回放缓冲区

答案：D

解析：MDP的五元组定义为((S,A,P,R,))，其中(S)是状态集合，(A)是动作集合，(P)是状态转移概率，(R)是奖励函数，()是折扣因子。经验回放缓冲区是DQN算法的改进技术，不属于MDP的核心要素。

值函数(V^(s))的定义是？

A.状态(s)下遵循策略()的期望即时奖励

B.状态(s)下遵循策略()的期望累积折扣奖励

C.状态-动作对((s,a))下遵循策略()的期望即时奖励

D.状态-动作对((s,a))下遵循策略()的期望累积折扣奖励

答案：B

解析：值函数(V^(s))表示在状态(s)下，遵循策略()时的期望累积折扣奖励（即(V^(s)=_)）。选项D是Q函数(Q^(s,a))的定义，选项A、C错误。

Q-learning算法属于以下哪种类型？

A.在线策略（On-policy）

B.离线策略（Off-policy）

C.模型强化学习（Model-based）

D.策略梯度（PolicyGradient）

答案：B

解析：Q-learning使用行为策略（如()-greedy）生成数据，同时评估和优化目标策略（贪婪策略），因此属于离线策略算法。在线策略算法（如SARSA）的行为策略与目标策略相同，模型强化学习需显式学习环境模型，策略梯度直接优化策略函数，故B正确。

DQN（深度Q网络）的核心创新是？

A.引入策略梯度优化

B.使用卷积神经网络处理高维状态（如图像）

C.支持连续动作空间

D.无需经验回放

答案：B

解析：DQN通过卷积神经网络（CNN）将高维像素输入映射到Q值，解决了传统Q-learning无法处理高维状态的问题。经验回放是DQN的关键改进（非“无需”），策略梯度属于策略优化方法，DQN仅支持离散动作空间，故B正确。

策略梯度（PolicyGradient）的目标函数是？

A.最小化Q值估计误差

B.最大化期望累积奖励(J()={})

C.最小化状态值函数与目标值的均方误差

D.最大化策略熵

答案：B

解析：策略梯度的核心是直接优化策略参数()，使期望累积奖励(J())最大化。选项A、C是值函数方法的目标，选项D是最大熵强化学习的扩展目标，故B正确。

优势函数(A^(s,a))的主要作用是？

A.直接作为奖励信号

B.衡量动作(a)在状态(s)下相对于策略()平均水平的优势

C.替代状态值函数(V^(s))

D.减少环境模型的误差

答案：B

解析：优势函数定义为(A^(s,a)=Q^(s,a)-V^(s))，表示动作(a)在状态(s)下比策略()的平均动作更优的程度。它用于策略梯度中减少方差（因(V^(s))是基线），但不替代值函数或作为奖励，故B正确。

以下属于离线强化学习（OfflineRL）典型场景的是？

A.机器人实时与环境交互并学习

B.使用历史医疗数据训练治疗策略

C.游戏AI在训练中不断试错

D.需要主动探索新动作

答案：B

解析：离线强化学习仅使用历史数据（如已收集的医疗记录、用户行为日志），无需与环境实时交互。选项A、C、D均为在线强化学习场景（需主动交互或探索），故B正确。

多智能体强化学习（MARL）的核心挑战是？

A.状态空间维度低

B.环境非平稳性（其他智能体策略变化导致环境动态变化）

C.奖励函数过于稀疏

D.动作空间离散

答案：B

解析：在MARL中，每个智能体的策略更新会改变其他智能体的环境（因其他智能体是环境的一部分），导致环境非平稳，传统单智能体方法的收敛性无法保证。其他选项均非核心挑战，故B正确。

稀疏奖励问题的常用解决方法是？

A.增加折扣因子()

B.奖励塑造（RewardShaping）或好奇心驱动探索（Curiosity-drivenExploration）

C.降低学习率

D.使用确定性策略

答案：B

解析：稀疏奖励指环境仅在目标达成时提供奖励，导致学习效率低。奖励塑造通过设计辅助奖励（如接近目标的奖励）引导学习，好奇心驱动通过内在奖励（如状态转移的预测误差）鼓励探索。其他选项无法直接解决稀疏奖励问题，故B正确。

模型强化学习（Model-basedRL）与无模型