2025年强化学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（1024）.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）的核心要素不包括以下哪项？

A.状态空间（StateSpace）

B.动作空间（ActionSpace）

C.观测空间（ObservationSpace）

D.折扣因子（DiscountFactor）

答案：C

解析：MDP的核心要素包括状态空间（S）、动作空间（A）、转移概率（P）、奖励函数（R）和折扣因子（γ）。观测空间是部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的要素，因此C错误。

状态值函数(V^(s))的定义是？

A.从状态s出发，遵循策略π时的即时奖励期望

B.从状态s出发，遵循策略π时的累积奖励期望

C.从状态s执行动作a后，遵循策略π时的即时奖励期望

D.从状态s执行动作a后，遵循策略π时的累积奖励期望

答案：B

解析：状态值函数(V^(s))表示在状态s下，遵循策略π时未来累积折扣奖励的期望（(V^(s)=_)）。A是即时奖励，C、D描述的是动作值函数(Q^(s,a))，因此B正确。

Q-learning算法的本质是？

A.同策略（On-policy）的时序差分学习

B.异策略（Off-policy）的蒙特卡洛学习

C.同策略的蒙特卡洛学习

D.异策略的时序差分学习

答案：D

解析：Q-learning通过行为策略（如ε-greedy）探索环境，用目标策略（贪心策略）更新Q值，属于异策略；其基于单步奖励和下一个状态的最大Q值更新，属于时序差分（TD）学习。因此D正确。

策略梯度算法优化的目标函数是？

A.最小化动作值函数的均方误差

B.最大化期望累积奖励

C.最小化状态值函数的偏差

D.最大化策略的熵值

答案：B

解析：策略梯度算法直接参数化策略((a|s))，通过梯度上升优化目标函数(J()={_})（期望累积奖励）。A是值函数算法目标，D是最大熵强化学习的扩展目标，因此B正确。

DQN（深度Q网络）的关键技术不包括？

A.经验回放（ExperienceReplay）

B.目标网络（TargetNetwork）

C.双网络结构（DuelingNetwork）

D.卷积神经网络（CNN）特征提取

答案：C

解析：DQN的核心改进是经验回放（存储历史数据打破相关性）和目标网络（固定Q网络参数稳定训练），并使用CNN处理图像输入。双网络结构（DuelingDQN）是DQN的改进版本，并非原始DQN的关键技术，因此C错误。

强化学习中“探索（Exploration）”与“利用（Exploitation）”的平衡通常通过以下哪种策略实现？

A.贪心策略（GreedyPolicy）

B.ε-贪心策略（ε-Greedy）

C.确定性策略（DeterministicPolicy）

D.最优策略（OptimalPolicy）

答案：B

解析：ε-贪心策略以ε的概率随机探索新动作，以1-ε的概率选择当前最优动作，平衡了探索与利用。贪心策略仅利用（ε=0），确定性策略无探索，最优策略是学习目标而非平衡方法，因此B正确。

PPO（近端策略优化）算法的核心改进是？

A.使用KL散度惩罚策略更新步长

B.对策略比（PolicyRatio）进行裁剪

C.引入双重Q值估计减少过估计

D.采用最大熵框架提升探索性

答案：B

解析：PPO通过裁剪策略比(r()=)（如限制在[1-ε,1+ε]）来约束策略更新幅度，避免过大参数变化导致性能下降。A是TRPO的方法，C是DoubleDQN，D是SAC，因此B正确。

强化学习中的“信用分配问题（CreditAssignmentProblem）”指？

A.多个智能体间的奖励分配冲突

B.延迟奖励的归因困难（如长序列中哪个动作导致最终奖励）

C.奖励函数设计中的维度灾难

D.经验回放池中的数据采样偏差

答案：B

解析：信用分配问题指在序列决策中，当奖励延迟时（如游戏最终得分），难以确定哪些早期动作应“归功”或“归责”于最终结果。A是多智能体问题，C是奖励设计挑战，D是数据采样问题，因此B正确。

SAC（软行动者-批评者）算法的核心是？

A.最大化策略的熵（Entropy）以增强探索

B.使用双Q网络减少过估计

C.结合策略梯度与值函数方法

D.处理离线强化学习的分布偏移

答案：A

解析：SAC在目标函数中加入策略熵项(H((|s)))，鼓励策略保持随机性（探索），同时最大化累积奖励，即(J()=)。B是TD3，C是AC框架共性，D是离线RL问题，因此A正确。

奖励函数设计的基本原则不包括？

A.奖励应与最终目标严格对齐

B.奖励越密集越