2025年强化学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（1021）.docxVIP

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.未来状态仅依赖当前状态，与历史无关

B.奖励函数必须是确定性的

C.状态空间必须是连续的

D.智能体必须完全知道环境模型

答案：A

解析：MDP的核心是马尔可夫性质，即未来状态的概率分布仅依赖于当前状态（和动作），与历史无关（A正确）。奖励函数可以是随机的（B错误）；状态空间可以是离散或连续的（C错误）；MDP不要求智能体知道环境模型（模型无关算法如Q-learning即工作于未知模型）（D错误）。

以下哪项属于“探索（Exploration）”策略？

A.完全按照当前最优动作执行

B.以ε概率随机选择动作，1-ε概率选择最优动作

C.根据历史奖励最大化的动作执行

D.仅利用已知最优动作

答案：B

解析：探索策略的目标是尝试新动作以获取更多环境信息，ε-greedy策略中随机选择动作的部分属于探索（B正确）。A、C、D均为利用（Exploitation）策略，仅依赖已有信息选择最优动作（错误）。

DQN（深度Q网络）的关键创新不包括：

A.经验回放（ExperienceReplay）

B.目标网络（TargetNetwork）

C.双网络结构（DoubleDQN）

D.卷积神经网络（CNN）处理图像输入

答案：C

解析：DQN的原始设计包含经验回放（存储历史数据并随机采样以减少相关性）、目标网络（固定Q网络参数以稳定训练）和CNN处理图像（如Atari游戏）（A、B、D正确）。双网络结构是后续改进的DoubleDQN提出的（C错误）。

策略梯度（PolicyGradient）算法直接优化的目标是：

A.状态值函数V(s)

B.动作值函数Q(s,a)

C.策略的期望累积奖励

D.贝尔曼方程的误差

答案：C

解析：策略梯度算法通过梯度上升直接优化策略的期望累积奖励（目标函数J(θ)=E[Σγ^tr_t]）（C正确）。值函数（A、B）是间接优化目标，贝尔曼误差是值函数算法（如DQN）的优化目标（D错误）。

以下哪类问题最适合用DDPG（深度确定性策略梯度）解决？

A.离散动作空间的Atari游戏

B.连续动作空间的机器人控制

C.多智能体协作的扑克游戏

D.稀疏奖励的迷宫导航

答案：B

解析：DDPG是针对连续动作空间设计的算法（结合确定性策略和DQN思想），适合机器人控制等连续动作场景（B正确）。离散动作空间更适合DQN（A错误）；多智能体问题需专门算法（如MAPPO）（C错误）；稀疏奖励需奖励塑造或HER（D错误）。

奖励函数设计的核心原则是：

A.尽可能复杂以覆盖所有情况

B.仅提供最终目标的稀疏奖励

C.引导智能体采取符合目标的中间行为

D.与智能体的策略完全解耦

答案：C

解析：奖励函数需引导智能体通过中间行为逐步接近目标（如机器人走路时奖励腿部摆动幅度），避免仅依赖最终稀疏奖励导致训练困难（C正确）。复杂奖励可能导致过拟合（A错误）；仅稀疏奖励可能使学习效率低下（B错误）；奖励函数与策略强相关（D错误）。

信用分配问题（CreditAssignment）指的是：

A.多个智能体之间的奖励分配

B.长时序中确定哪些动作影响了最终奖励

C.不同状态值函数的信用评级

D.经验回放中样本的重要性加权

答案：B

解析：信用分配问题是指在长序列中，确定早期动作对最终奖励的贡献程度（如打游戏时，10步前的动作可能影响最终得分）（B正确）。多智能体奖励分配是协作问题（A错误）；值函数评级无关（C错误）；样本加权是优先经验回放（D错误）。

以下哪种算法属于“离线策略（Off-Policy）”学习？

A.SARSA

B.策略梯度（REINFORCE）

C.Q-learning

D.A3C（异步优势行动者-评论家）

答案：C

解析：离线策略算法使用不同于当前策略的数据进行学习（如Q-learning用ε-greedy生成数据，但更新的是贪婪策略）（C正确）。SARSA、REINFORCE、A3C均为在线策略（使用当前策略生成的数据）（A、B、D错误）。

经验回放（ExperienceReplay）的主要作用是：

A.减少样本间的相关性

B.提高样本的利用率

C.同时实现探索与利用

D.仅A和B

答案：D

解析：经验回放通过存储历史经验并随机采样，减少连续样本的强相关性（解决非独立同分布问题），同时重复利用旧样本提高数据效率（A、B均正确，故D正确）。探索与利用由ε-greedy等策略实现（C错误）。

多智能体强化学习（MARL）的核心挑战是：

A.状态空间过大导致维度灾难

B.其他智能体策略变化引起的环境非平稳性

C.奖励函数难以设计