2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：强化学习算法原理与应用试题.docx

2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：强化学习算法原理与应用试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、强化学习基础知识

要求：请回答以下关于强化学习基础知识的10道选择题。

1.强化学习中的“奖励”是指什么？

A.环境对智能体的评价

B.智能体对环境的评价

C.智能体自身的评价

D.环境自身的评价

2.在强化学习中，Q函数表示什么？

A.智能体在当前状态下的最优动作值

B.智能体在当前状态下的动作值

C.环境在当前状态下的最优动作值

D.环境在当前状态下的动作值

3.强化学习中的探索与利用指的是什么？

A.智能体在训练过程中探索新策略和利用已有策略

B.智能体在训练过程中忽略新策略和利用已有策略

C.智能体在训练过程中探索新策略和忽略已有策略

D.智能体在训练过程中忽略新策略和忽略已有策略

4.强化学习中的策略梯度方法主要应用于什么场景？

A.离散动作空间

B.连续动作空间

C.离散状态空间

D.连续状态空间

5.在深度Q网络（DQN）中，哪个损失函数用于更新Q值？

A.均方误差损失函数

B.交叉熵损失函数

C.真值损失函数

D.残差损失函数

6.在策略梯度方法中，哪个公式用于更新策略参数？

A.?θlogπ(a|s)=?θQ(s,a)

B.?θlogπ(a|s)=?θQ(s,a)+γ?θQ(s,a)

C.?θlogπ(a|s)=?θQ(s,a)-γ?θQ(s,a)

D.?θlogπ(a|s)=?θQ(s,a)*γ?θQ(s,a)

7.在蒙特卡洛强化学习（MCS）中，哪种方法用于估计状态-动作值？

A.重要性采样

B.蒙特卡洛模拟

C.值迭代

D.策略迭代

8.在深度确定性策略梯度（DDPG）中，哪个网络用于估计策略？

A.神经网络

B.决策树

C.贝叶斯网络

D.决策网络

9.在强化学习中，哪种方法可以解决多智能体环境中的协调问题？

A.集成策略

B.分离策略

C.合作策略

D.竞争策略

10.在强化学习中，哪种方法可以解决连续动作空间的问题？

A.策略梯度方法

B.值迭代方法

C.策略迭代方法

D.动作值迭代方法

二、强化学习算法

要求：请回答以下关于强化学习算法的10道选择题。

1.在Q学习算法中，哪个参数用于控制学习率？

A.α

B.γ

C.ε

D.λ

2.在SARSA算法中，哪个参数用于控制学习率？

A.α

B.γ

C.ε

D.λ

3.在Q学习算法中，哪个参数用于控制折扣因子？

A.α

B.γ

C.ε

D.λ

4.在SARSA算法中，哪个参数用于控制折扣因子？

A.α

B.γ

C.ε

D.λ

5.在Q学习算法中，哪个参数用于控制探索率？

A.α

B.γ

C.ε

D.λ

6.在SARSA算法中，哪个参数用于控制探索率？

A.α

B.γ

C.ε

D.λ

7.在深度Q网络（DQN）中，哪个网络用于估计Q值？

A.输入网络

B.输出网络

C.目标网络

D.隐藏网络

8.在深度确定性策略梯度（DDPG）中，哪个网络用于估计策略？

A.输入网络

B.输出网络

C.目标网络

D.隐藏网络

9.在蒙特卡洛强化学习（MCS）中，哪种方法可以减少估计误差？

A.重要性采样

B.蒙特卡洛模拟

C.值迭代

D.策略迭代

10.在强化学习中，哪种方法可以解决多智能体环境中的协调问题？

A.集成策略

B.分离策略

C.合作策略

D.竞争策略

三、强化学习应用

要求：请回答以下关于强化学习应用的10道选择题。

1.强化学习在自动驾驶领域的应用主要解决什么问题？

A.车辆控制

B.路径规划

C.雷达感知

D.以上都是

2.强化学习在游戏领域的应用主要解决什么问题？

A.游戏策略

B.游戏平衡

C.游戏AI

D.以上都是

3.强化学习在机器人领域的应用主要解决什么问题？

A.机器人控制

B.机器人导航

C.机器人感知

D.以上都是

4.强化学习在推荐系统领域的应用主要解决什么问题？

A.用户偏好分析

B.推荐算法优化

C.推荐效果评估

D.以上都是

5.强化学习在自然语言处理领域的应用主要解决什么问题？

A.机器翻译

B.文本分类

C.语音识别

D.以上都是

6.强化学习在金融领域的应用主要解决什么问题？

A.股票交易

B.风险管理

C.信用评估

D.以上都是

7.强化学习在医疗领域的应用主要解决什么问题？

A.疾病诊断

B.治疗方案推荐

C.药物研发

D.以上都是

8.强化学习在能源领域的应用主要解决