2026年强化学习基础概念测试题库含答案

2026年强化学习基础概念测试题库含答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.强化学习的核心目标是？A.最小化误差B.最大化累积奖励C.生成最优决策树D.构建最复杂的模型2.基于值函数的强化学习方法属于？A.模型基方法Q.基于策略的方法C.基于值的方法D.基于梯度的方法3.在Q-learning中，更新规则中的α（学习率）主要作用是？A.调整动作空间的维度B.平衡探索与利用C.控制折扣因子γD.降低模型复杂度4.离散动作空间与连续动作空间的主要区别在于？A.状态数量不同B.奖励函数不同C.动作表示方式不同D.环境复杂度不同5.蒙特卡洛方法在强化学习中的主要应用是？A.策略梯度计算B.值函数估计C.动作-状态对采样D.模型预测6.在深度强化学习中，深度Q网络（DQN）的核心思想是？A.使用循环神经网络B.采用蒙特卡洛树搜索C.将Q-table扩展为深度神经网络D.利用变分自编码器7.ε-greedy策略中，ε的主要作用是？A.控制学习率B.调整折扣因子C.平衡探索与利用D.设置动作阈值8.在Actor-Critic方法中，Actor的作用是？A.估计状态值B.生成最优策略C.计算梯度下降D.更新Q-table9.动作空间为连续时，通常使用哪种强化学习方法？A.SARSAB.Q-learningC.控制理论方法D.基于梯度的策略优化10.强化学习中的折扣因子γ取值范围是？A.[0,1]B.(0,1)C.[0,∞)D.(-1,1)二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.强化学习的三要素包括？A.状态B.动作C.奖励D.策略E.环境模型2.基于模型的强化学习方法需要？A.学习奖励函数B.学习状态转移概率C.设计最优策略D.进行大量采样E.估计值函数3.Q-learning与SARSA的主要区别在于？A.Q-learning是离线学习B.SARSA是在线学习C.Q-learning使用目标网络D.SARSA需要估计下一状态值E.Q-learning不需要环境模型4.深度强化学习的优势包括？A.处理高维状态空间B.自动学习特征表示C.适用于连续动作空间D.需要大量计算资源E.保证全局最优解5.探索策略在强化学习中的作用是？A.避免局部最优B.增加样本多样性C.提高收敛速度D.降低计算复杂度E.保证策略稳定性三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.强化学习的目标是在所有时间步上最大化累积奖励。2.Q-learning是一种无模型的强化学习方法。3.ε-greedy策略中，ε=0表示完全利用当前策略。4.Actor-Critic方法比Q-learning更容易实现并行化。5.动作空间为连续时，需要离散化处理才能使用强化学习方法。6.基于梯度的策略优化方法可以直接处理连续动作空间。7.蒙特卡洛方法适用于稀疏奖励环境。8.值函数估计的目的是直接学习最优策略。9.深度强化学习需要预定义状态空间和动作空间。10.强化学习中的折扣因子γ=1表示只考虑当前时间步的奖励。四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述强化学习与监督学习的区别。2.解释什么是“探索-利用困境”，并说明常见的解决方法。3.描述Q-learning的更新规则及其含义。4.简述Actor-Critic方法的基本原理及其优势。5.如何评估强化学习算法的性能？五、计算题（共3题，每题10分，合计30分）1.假设一个简单的马尔可夫决策过程（MDP）有3个状态（S1,S2,S3）和2个动作（A1,A2），奖励函数为：-R(S1,A1)=1,R(S1,A2)=0-R(S2,A1)=-1,R(S2,A2)=0-R(S3,A1)=0,R(S3,A2)=1状态转移概率为：-P(S2|S1,A1)=0.8,P(S3|S1,A1)=0.2-P(S1|S1,A2)=0.5,P(S2|S1,A2)=0.5-P(S1|S2,A1)=0.7,P(S3|S2,A1)=0.3-P(S3|S2,A2)=0.6,P(S1|S2,A2)=0.4-P(S1|S3,A1)=0.4,P(S2|S3,A1)=0.6-P(S2|S3,A2)=0.3,P(S3|S3,A2)=0.7请计算状态S1的价值函数V(S1)，假设折扣因子γ=0.9。2.假设一个深度Q网络（DQN）使用ReLU激活函数，输入层维度为4，隐藏层维度为64，输出层维度为2（对应2个动作）。请写出该网络的计算结构，并解释如何选择动作。3.在Actor-Critic方法中，假设Actor网络的输出为动作概率分布，Critic网络输出为状态值函数。请描述如何计算Actor的损失函数，并解释如何更新Actor网络的参数。答案与解析一、单选题答案1.B2.C3.B4.C5.C6.C7.C8.B9.C10.B解析：-1.强化学习的核心是最大化长期累积奖励，而非最小化误差或构建复杂模型。-2.基于值函数的方法（如Q-learning）直接估计状态-动作价值函数，而非直接学习策略。-3.α（学习率）控制新经验对旧值的更新速度，是探索与利用的平衡手段。-4.离散动作空间是离散取值，连续动作空间是连续取值，本质区别在于动作表示方式。-5.蒙特卡洛方法通过随机采样估计期望奖励，适用于稀疏奖励场景。-6.DQN将Q-table替换为深度神经网络，以处理高维状态空间。-7.ε-greedy中ε=0表示完全利用当前策略，ε=1表示随机探索。-8.Actor负责生成策略，即输出动作概率分布。-9.连续动作空间需要使用控制理论方法或基于梯度的策略优化（如SAC）。-10.折扣因子γ∈(0,1)表示对未来奖励的折损程度，γ=1表示不考虑未来奖励。二、多选题答案1.A,B,C,D2.B,C3.B,D4.A,B,C,D5.A,B,C解析：-1.强化学习的三要素是状态、动作、奖励和策略。-2.基于模型的强化学习需要学习环境模型（状态转移概率和奖励函数）。-3.SARSA是在线学习，直接估计下一状态值；Q-learning是离线学习，使用目标网络平滑更新。-4.深度强化学习的优势在于处理高维输入、自动学习特征，但计算成本高。-5.探索策略通过随机动作增加样本多样性，避免局部最优，但可能降低收敛速度。三、判断题答案1.×（目标是最大化长期累积奖励，而非所有时间步）2.√（Q-learning不依赖环境模型）3.√（ε=0表示完全利用，ε=1表示完全探索）4.√（Actor-Critic可并行计算策略和值函数）5.×（连续动作空间可直接使用梯度方法）6.√（基于梯度的方法如SAC可处理连续动作）7.√（蒙特卡洛方法适用于稀疏奖励，通过多次采样平滑估计）8.×（值函数估计是策略学习的辅助手段，而非直接目标）9.×（深度强化学习可自动学习状态空间）10.√（γ=1表示只考虑当前奖励，γ<1表示考虑未来奖励）四、简答题答案1.强化学习与监督学习的区别：-监督学习依赖标注数据（输入-输出对），强化学习依赖环境反馈（奖励/惩罚）。-监督学习目标是拟合映射关系，强化学习目标是学习最优策略。-强化学习需要与环境交互，监督学习无需交互。2.探索-利用困境：强化学习需要在探索新动作（获取信息）和利用已知最优动作（获取奖励）之间平衡。解决方法：ε-greedy、UCB（置信区间探索）、基于噪声的梯度方法。3.Q-learning更新规则：Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmax_a'Q(s',a')-Q(s,a)]含义：根据当前奖励和下一状态的最优值更新当前状态-动作值。4.Actor-Critic方法原理：-Actor：输出动作概率分布，通过Critic提供的梯度更新。-Critic：估计状态值或状态-动作值，指导Actor优化策略。优势：减少采样需求（在线估计值函数），收敛更快。5.评估强化学习算法性能：-平均奖励（Return）：长期累积奖励。-探索效率（Explorationrate）：随机动作比例。-训练时间：收敛速度。五、计算题答案1.Q-learning计算：初始Q值设为0，γ=0.9，计算Q(S1,A1)和Q(S1,A2)：-Q(S1,A1)←0+0.1[1+0.9max(Q(S2,A1),Q(S3,A1))-Q(S1,A1)]-Q(S1,A2)←0+0.1[0+0.9max(Q(S1,A1),Q(S2,A2))-Q(S1,A2)]递归计算可得Q(S1,A1)≈0.632,Q(S1,A2)≈0.368→选择A1。2.DQN计算结构：输入层（4）→ReLU（64）→ReLU（64）→