2025年工业AI深度强化学习专项

2025年工业AI深度强化学习专项考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填在题干后的括号内）1.在马尔可夫决策过程中，哪个要素描述了环境在状态转换后给予智能体的即时反馈？(A)状态空间(B)动作空间(C)状态转移概率(D)奖励函数2.以下哪种强化学习算法属于模型无关的值函数迭代方法？(A)SARSA(B)DDPG(C)Q-Learning(D)PPO3.在深度Q网络（DQN）中，使用经验回放机制的主要目的是什么？(A)增加探索率(B)减少数据冗余(C)防止对同一状态-动作对的更新过于频繁(D)提高网络收敛速度4.Actor-Critic方法与策略梯度方法的主要区别在于什么？(A)Actor负责策略学习，Critic负责价值估计(B)只使用梯度下降更新策略(C)完全基于值函数进行学习(D)不需要探索阶段5.对于需要输出连续动作的控制系统，以下哪种深度强化学习算法通常更适用？(A)DQN(B)A2C(C)DDPG(D)PPO6.“探索-利用困境”是指强化学习智能体在什么方面的权衡？(A)训练时间与测试性能(B)探索未知状态/动作与利用已知有效策略(C)网络深度与宽度(D)计算资源与数据规模7.在深度强化学习中，奖励函数的设计对学习过程和最终结果具有重要影响，以下哪种情况可能导致智能体产生非预期行为？(A)奖励函数简洁且直接反映任务目标(B)奖励函数包含过多相互冲突的子目标(C)奖励函数仅在任务完成时给予正值(D)奖励函数稀疏但与目标明确相关8.DuelingNetworkArchitecture（DuelingDQN）主要试图解决DQN的什么问题？(A)经验回放效率低(B)Q值估计的样本不均衡(C)对状态-动作值函数中状态价值V(s)和优势函数A(s,a)的区分不足(D)网络过拟合9.在工业自动化领域，使用深度强化学习进行机器人路径规划时，通常需要考虑的主要约束可能包括哪些？（请选择两个）(A)规划时间步长必须小于实际物理时间(B)动作必须严格遵守物理运动学/动力学限制(C)机器人必须能够执行所有可能的离散动作(D)奖励函数应仅考虑路径长度最短10.与基于模型的强化学习方法相比，纯策略梯度方法（如REINFORCE）的主要缺点是什么？(A)需要大量模拟数据(B)无法处理连续动作空间(C)对环境模型假设要求高(D)容易陷入局部最优二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在题号后的横线上）1.强化学习的目标是通过学习一个策略，使得智能体在特定环境中获得的长期累积________最大化。2.在MDP中，贝尔曼最优方程描述了最优值函数与最优策略之间的关系，其形式为：V*(s)=max_a[Σ_p(r,s'|s,a)*(γV*(s')+γμ(a))]或V*(s)=E_π[Σ_tγ^t*R_{t+1}|S_t=s]。上式中，γ代表________，μ(a|s)代表在状态s下遵循策略π所采取动作a的________。3.Q-Learning算法是一种________的值函数迭代方法，它直接学习最优状态-动作值函数Q*(s,a)。4.在深度强化学习中，通常使用________技术来打破数据相关性，提高学习效率和稳定性。5.Actor-Critic方法中的Actor网络通常采用________网络结构，输出智能体的策略（通常是概率分布）。6.对于连续动作空间，通常需要将动作表示为高维向量，并使用________网络结构来输出这些动作。7.在工业场景中，由于数据获取成本高，强化学习面临的________挑战通常非常突出。8.安全强化学习旨在确保智能体在探索和学习过程中不会执行可能导致________或系统损坏的动作。9.策略梯度定理为策略优化提供了理论基础，其核心思想是策略的梯度可以表示为________的期望值。10.深度强化学习在工业应用中常面临模型复杂度高、训练数据不足等问题，这促使研究者探索更高效的算法，例如________等方法。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述马尔可夫决策过程（MDP）的四个基本要素。2.简要解释深度Q网络（DQN）中目标网络的作用。3.描述强化学习中的“探索-利用困境”，并简述一种常用的探索策略。4.在工业应用中，设计强化学习奖励函数时需要考虑哪些方面？四、计算题（共10分）考虑一个简单的离散动作空间MDP，状态空间S={s1,s2}，动作空间A={a1,a2}。假设智能体位于状态s1，当前策略π为：π(s1)=0.5(选择a1),π(s1)=0.5(选择a2)。环境模型和奖励函数如下：-如果在s1执行a1，则转移到s2，获得奖励r=1。-如果在s1执行a2，则转移到s1，获得奖励r=0。-如果在s2执行任何动作，则转移到s1，获得奖励r=0。请计算在策略π下，从状态s1开始，执行一个时间步后，智能体的期望即时奖励E[r|s1,π]。五、方案设计题（共30分）假设你需要使用深度强化学习设计一个控制系统，用于优化一个工厂内某条自动化生产线的调度任务。该生产线包含三个串行的处理单元（单元1、单元2、单元3），每个单元可以处理两种物料（物料A、物料B），但处理不同物料的效率不同。具体信息如下：-单元1：处理物料A耗时1分钟，处理物料B耗时2分钟。-单元2：处理物料A耗时2分钟，处理物料B耗时1分钟。-单元3：处理物料A耗时1分钟，处理物料B耗时3分钟。生产线的目标是在单位时间内（例如1小时）最大化处理的物料总量（单位：件）。假设物料A和B的供应是无限的，且物料进入和离开系统的时间可以精确控制。1.（4分）请定义该问题的状态空间S、动作空间A。2.（6分）简要说明使用深度强化学习解决此问题的思路，选择合适的算法（如DQN、DDPG、PPO等），并说明理由。3.（10分）设计该问题的奖励函数，需要考虑如何量化“最大化处理物料总量”这一目标，并简要说明设计思路，可能需要考虑的挑战。4.（10分）在实际部署中，该强化学习控制器可能面临哪些挑战？请列举至少三项，并简述应对思路。5.（10分）除了最大化总量，你认为还可以从哪些角度优化该生产线的调度？如果考虑这些角度，会对强化学习控制器的设计带来哪些影响？试卷答案一、选择题1.D2.C3.C4.A5.C6.B7.B8.C9.AB10.A二、填空题1.奖励（或回报）2.折扣因子；概率（或期望）3.模型无关（或纯基于经验）4.经验回放5.端到端（或深度）6.连续值（或输出）7.样本效率（或数据稀疏性）8.危险（或灾难）9.策略梯度（或对策略的梯度）10.近端策略优化（或PPO）三、简答题1.状态空间（一组所有可能的环境状态）；动作空间（在给定状态下智能体可能执行的所有动作的集合）；状态转移概率（描述在当前状态执行某个动作后转移到下一个状态的概率）；奖励函数（描述在给定状态下执行某个动作后获得的即时奖励）。2.DQN通过观察当前状态s和当前Q网络输出的Q值来选择动作，但直接使用目标网络δ(s',a')来计算更新目标Q(s,a)时会因为目标值不稳定而导致训练困难。目标网络的作用是使用一个与主Q网络结构相同但参数固定（或缓慢更新）的网络来估算下一状态的价值，从而提供一个更稳定、更准确的学习目标，有助于提高DQN的收敛性和稳定性。3.探索是指智能体尝试新的动作或状态以发现更好策略的行为，而利用是指智能体坚持执行已知能够获得较好回报的动作或策略。探索-利用困境是智能体在需要学习未知信息（探索）和利用已知信息获得稳定回报（利用）之间进行的权衡。常用的探索策略包括：ε-greedy策略（以概率1-ε选择当前最优动作，以概率ε随机选择其他动作）、Ornstein-Uhlenbeck过程（为动作添加高斯噪声进行探索）等。4.设计奖励函数时需要考虑：奖励信号的质量（是否清晰、及时地反映任务目标）、稀疏性与稠密性（奖励是否容易获取）、延迟性（回报是否延迟）、可加性、尺度不变性、与环境的兼容性（是否会导致非预期行为或危险动作）、计算效率等。在工业应用中，还需考虑物理约束、安全限制、实际运行成本等因素。四、计算题E[r|s1,π]=0.5*r(s1,a1)+0.5*r(s1,a2)=0.5*(1)+0.5*(0)=0.5五、方案设计题1.状态空间S：可以包含当前所有处理单元的忙闲状态（例如，每个单元用一个二进制变量表示，0表示空闲，1表示忙）、当前等待处理的物料类型、各单元的累计工作时长等信息。状态维度取决于处理单元数量和需要追踪的状态信息粒度。例如，如果只关注单元忙闲和当前处理的物料类型，状态可以表示为(单元1状态,单元2状态,单元3状态,当前处理物料A的单元编号)。动作空间A：每个状态下的动作是选择下一个要处理的物料（A或B），或者选择不处理任何物料（如果系统允许）。对于有三个单元的简单串行流水线，每个状态下的动作可能是选择放入哪个空闲单元处理物料A，或者选择放入哪个空闲单元处理物料B。动作空间的大小取决于空闲单元数量和可选物料类型。例如，如果当前有k个空闲单元，可以选择处理A或B，则动作可以表示为(空闲单元编号,物料类型)的组合，大小为k*2。2.思路：该问题是一个连续时间或离散时间步长的序列决策问题，目标函数（最大化处理总量）可以看作是长期奖励。深度强化学习适合处理这种高维状态空间和可能的连续动作空间（选择哪个单元处理哪个物料）。可以选择DDPG或PPO等基于Actor-Critic的算法。DDPG适用于连续动作空间，但可能对探索不足；PPO则更稳定，探索与利用平衡得更好。考虑到生产线调度的稳定性和效率要求，PPO可能是更合适的选择，因为它能提供更强的策略约束，避免策略剧烈波动。3.奖励函数设计：*基础奖励：可以设定处理一件物料A得+1分，处理一件物料B得+1分。奖励应在物料离开最后一个处理单元时给予。*优化奖励：为了鼓励更快的处理，可以加入时间惩罚项，例如每分钟未完成处理的物料扣分，或者奖励处理速度（如单位时间内处理的物料件数）。*约束奖励/惩罚：可以加入惩罚项来避免违反约束，例如如果某个单元超时运行则扣除大量分数，或者如果物料在系统中等待时间过长则扣除分数。*设计思路：核心是最大化单位时间内的物料处理总量。奖励函数应直接鼓励处理动作，并适当惩罚低效或违规行为。需要平衡长期奖励（总量）和短期奖励（速度、效率）。*挑战：奖励函数设计对学习结果至关重要，设计不当可能导致非预期行为（如只追求速度而忽略效率，或只处理高奖励物料）。奖励稀疏性也可能导致学习困难。4.挑战与应对：*挑战：样本效率低。由于生产线运行成本高，获取大量真实数据困难。应对：使用模拟环境进行预训练或离线学习；利用模型基强化学习（Model-BasedRL）先学习环境模型再用模型生成数据；采用更样本高效的算法。*挑战：环境动态性。生产线参数（如处理时间）可能随设备磨损而变化，物料需求可能波动。应对：设计能够在线适应变化的控制器；定期重新训练或微调模型；加入对环境变化的监测和预警机制。*挑战：安全性与鲁棒性。控制器可能做出导致设备损坏或生产中断的危险动作。应对：实施安全护栏（如约束条件或紧急停止机制）；使用安全强化学习（SafeRL