2025年工业AI《强化学习》模拟试卷

2025年工业AI《强化学习》模拟试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的首字母填在括号内）1.在马尔可夫决策过程中，贝尔曼方程的核心思想是（）。A.状态值是未来预期奖励的无偏估计B.动作值仅取决于执行该动作后的下一个状态C.策略评估是通过值迭代不断修正D.策略改进是在策略评估完成后进行2.以下哪种强化学习算法属于模型无关的、基于值函数的算法？（）A.策略梯度算法REINFORCEB.滑坡（SARSA）算法C.比拟-Q学习（Q-Learning）算法D.随机策略梯度（RPS）算法3.当强化学习环境的转移概率未知时，更适合采用的方法是（）。A.基于模型的规划B.模型无关的值函数方法C.策略梯度方法D.价值迭代方法4.在强化学习中，奖励函数的设计往往非常关键，以下哪项不是设计奖励函数时需要考虑的典型挑战？（）A.奖励函数难以精确量化所有期望行为B.存在延迟奖励，难以直接与具体动作关联C.奖励信号通常很稀疏，即只有在最终状态才能获得显著奖励D.环境的转移概率需要精确建模5.下列关于Q-Learning和SARSA算法的说法中，正确的是（）。A.Q-Learning是基于模型的，而SARSA是模型无关的B.Q-Learning更适合连续动作空间，SARSA适合离散动作空间C.两者都通过观察当前状态和执行的动作来更新Q值D.SARSA需要环境模型，而Q-Learning无需环境模型6.在策略梯度方法中，重要性采样因子用于（）。A.调整目标策略与行为策略之间的差异B.平滑策略更新过程中的噪声C.计算动作值的折扣因子D.处理连续状态空间7.“探索-利用困境”是指强化学习智能体在（）之间需要权衡的问题。A.探索新的状态-动作对以获取更多信息vs.利用已知信息获得确定性的奖励B.选择计算效率高的策略vs.选择样本效率高的策略C.增加奖励函数的折扣因子vs.减少奖励函数的折扣因子D.使用基于值函数的方法vs.使用基于策略梯度的方法8.在工业自动化领域，强化学习可用于机器人路径规划，此时状态空间通常（）。A.非常小且离散B.非常大且连续C.小且连续D.中等大小且仅包含二元信息9.对于需要长时间运行才能获得奖励的工业过程优化问题（如能耗降低），设计奖励函数时通常需要考虑（）。A.即时反馈优先B.加入惩罚项以约束不安全操作C.使用折扣因子γ接近于1D.确保奖励函数的稀疏性10.比较Actor-Critic方法与Q-Learning，其主要优势在于（）。A.可以直接处理连续动作空间B.可以同时进行策略评估和策略优化，可能收敛更快C.不需要存储状态-动作对的访问计数D.对稀疏奖励信号的鲁棒性更强二、填空题（每空2分，共20分。请将答案写在横线上）1.强化学习是机器学习的一个分支，其核心目标是学习一个最优的________，以最大化长期累积奖励。2.一个马尔可夫决策过程（MDP）由五个要素组成：状态集合S，动作集合A，状态转移概率P(s'|s,a)，______，以及折扣因子γ。3.贝尔曼期望方程V*(s)=max_aΣ_a[R(s,a)+γΣ_s'P(s'|s,a)V*(s')]，其中V*(s)表示状态s的________值。4.Q-Learning算法的更新规则Q(s,a)←Q(s,a)+α[δ+γmax_bQ(s',b)-Q(s,a)]，这里的δ=________，称为时序差分。5.策略梯度定理表明策略的梯度可以表示为∇π(θ)≈Σ<0xE2><0x82><0x99>α<0xE2><0x82><0x99>Σ<0xE2><0x82><0x99>π(a<0xE2><0x82><0x99>|s<0xE2><0x82><0x99>)∇θlogπ(a<0xE2><0x82><0x99>|s<0xE2><0x82><0x99>)δ<0xE2><0x82><0x99>，其中δ<0xE2><0x82><0x99>是________。6.在处理高维状态空间时，深度强化学习（DeepRL）通常使用深度神经网络来近似________函数或策略。7.强化学习在工业生产调度中可以用于优化________，例如最小化生产周期或最大化设备利用率。8.“安全优先”是工业应用强化学习时需要考虑的一个重要原则，意味着智能体在追求主要目标的同时，不能执行可能导致________的动作。9.由于工业环境的复杂性，强化学习智能体在学习初期需要通过________来探索环境，发现有效的策略。10.“稀疏奖励”问题是指智能体在大部分时间只获得________奖励，而只有在完成整个任务序列后才能获得较大奖励。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述强化学习与监督学习在目标、数据需求和算法类型上的主要区别。2.解释什么是“延迟奖励”问题，并举例说明在工业场景中可能遇到的延迟奖励情况。3.简要说明在强化学习任务中，如何通过调整折扣因子γ的大小来影响智能体的行为。四、计算题（每题8分，共16分）1.假设有一个简单的MDP，状态集合S={s0,s1}，动作集合A={a0,a1}。状态转移概率和即时奖励如下：*P(s0|s0,a0)=0.8,P(s1|s0,a0)=0.2;R(s0,a0)=0*P(s0|s0,a1)=0.5,P(s1|s0,a1)=0.5;R(s0,a1)=1*P(s0|s1,a0)=0.3,P(s1|s1,a0)=0.7;R(s1,a0)=-1*P(s0|s1,a1)=0.6,P(s1|s1,a1)=0.4;R(s1,a1)=0假设折扣因子γ=0.9。请使用价值迭代方法，计算状态s0的价值函数V(s0)的近似值（迭代至收敛或达到足够精度，例如进行5次迭代）。2.考虑一个简单的Q-Learning问题，初始Q值设置为0。状态集合S={s0,s1}，动作集合A={a0,a1}。智能体从状态s0开始，选择动作a0，观察到的状态为s1，获得的奖励为R(s0,a0)=1。然后智能体在状态s1选择动作a1，观察到的状态为s0，获得的奖励为R(s1,a1)=-1。假设学习率α=0.1，折扣因子γ=0.9。请计算经过这次完整交互后，Q(s0,a0)和Q(s1,a1)的更新值。五、分析题（每题9分，共18分）1.在工业设备预测性维护领域，强化学习被用于决定何时进行维护以最小化总成本（停机损失+维护成本）。描述在此场景中，设计强化学习智能体需要考虑的关键要素（至少三点），并说明每个要素的挑战。2.比较策略梯度方法和基于值函数的方法（如Q-Learning）在处理连续动作空间时的主要区别和潜在优势。试卷答案一、选择题1.A2.C3.B4.D5.C6.A7.A8.B9.C10.B二、填空题1.策略2.即时奖励函数R(s,a)3.最大（或最优）4.R(s,a)+γmax_bQ(s',b)-Q(s,a)5.下一个状态-动作对的回报（或Q-learning的时序差分δ'）6.状态-动作值（或Q值）7.资源分配8.系统故障（或安全事故）9.探索10.零（或几乎没有）三、简答题1.强化学习目标是学习最优策略以最大化长期奖励，数据是交互生成的，算法需处理不确定性；监督学习目标是学习映射从输入到输出，数据是预先标注的，算法基于已知输入输出对。前者是在线学习，后者是离线学习。2.延迟奖励是指智能体的一个动作或一系列动作的奖励在较长时间后才出现。例如，在工业机器人焊接任务中，只有完成整个焊接流程并检验产品合格后，才能获得最终的正向奖励，而焊接过程中的每一步可能只获得微小的或零奖励。3.较小的γ（接近0）会使智能体更关注短期奖励，可能导致局部最优；较大的γ（接近1）会使智能体更关注长期奖励，行为更符合长远目标，但可能导致学习速度变慢，且难以处理非常长期的延迟奖励。四、计算题1.价值迭代计算：*迭代0:V(s0)=0,V(s1)=0*迭代1:V(s0)=0.9*(0.8*0+0.2*(-1))+0.9*(0.5*0+0.5*(-1))=-0.81V(s1)=0.9*(0.3*0+0.7*(-1))+0.9*(0.6*0+0.4*(-1))=-0.81*迭代2:V(s0)=0.9*(0.8*(-0.81)+0.2*(-0.81))+0.9*(0.5*(-0.81)+0.5*(-0.81))=-0.729V(s1)=0.9*(0.3*(-0.81)+0.7*(-0.81))+0.9*(0.6*(-0.81)+0.4*(-0.81))=-0.729*迭代3:V(s0)≈-0.6641,V(s1)≈-0.6641*迭代4:V(s0)≈-0.6153,V(s1)≈-0.6153*迭代5:V(s0)≈-0.5797,V(s1)≈-0.5797迭代5后，V(s0)的近似值为-0.5797。2.Q-Learning更新：*δ=R(s0,a0)+γ*Q(s1,a1)-Q(s0,a0)*δ=1+0.9*Q(s1,a1)-Q(s0,a0)*Q(s0,a0)新值=Q(s0,a0)+α*δ=Q(s0,a0)+0.1*[1+0.9*Q(s1,a1)-Q(s0,a0)]*Q(s0,a0)新值=0.9*Q(s0,a0)+0.1+0.09*Q(s1,a1)*Q(s1,a1)新值=Q(s1,a1)+α*δ=Q(s1,a1)+0.1*[1+0.9*Q(s1,a1)-Q(s1,a1)]*Q(s1,a1)新值=0.9*Q(s1,a1)+0.1*已知初始Q(s0,a0)=0,Q(s1,a1)=0。*Q(s0,a0)更新值=0.9*0+0.1+0.09*0=0.1*Q(s1,a1)更新值=0.9*0+0.1=0.1五、分析题1.关键要素及挑战：*状态定义：需要准确反映设备健康状态和运行环境，挑战在于如何从传感器数据中提取有效信息定义状态。挑战：状态空间巨大、状态表示复杂。*动作空间：包括不同级别的维护操作（如预防性维护、预测性维护、停机维修）和运行参数调整。挑战在于动作的选择需要平衡成本和效果。挑战：动作定义不明确、效果评估困难。*奖励函数设计：奖励应反映总成本最小化（维护成本+停机损失+惩罚）。挑战在于如何量化这些成本，特别是停机带来的间接损失，以及如何设计以引导长期最优行为。挑战：奖励稀疏、延迟性强、难以精确表达多目标优化。*安全约束：智能体决策不能导致设备损坏或安全事故。挑战在于如何在学习过程中保证安全，避免探索可能导致危险的策略。挑战：安全边界难以明确、安全性与效率的平衡。2.处理连续动作空间区别与优势：*区别：*基于值函数方法（如连续Q-Learning）通常需要将连续动作空间离散化，或者使用函数近