2025 年大学人工智能（强化学习）升学测试卷

2025年大学人工智能（强化学习）升学测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.强化学习中，智能体通过与环境交互，根据（）来调整自己的行为策略。A.奖励信号B.状态转移概率C.初始状态D.动作空间2.Q学习算法主要用于求解（）。A.最优策略B.状态价值函数C.动作价值函数D.以上都是3.在强化学习中，折扣因子γ的取值范围通常是（）。A.[0,1]B.(-1,1)C.[0,+∞)D.(-∞,+∞)4.以下哪种算法不属于基于策略梯度的强化学习算法？（）A.A2CB.A3CC.DQND.PPO5.智能体在环境中执行动作后，会接收到（）。A.新的状态B.奖励C.以上都是D.以上都不是6.深度Q网络（DQN）中使用了（）来近似动作价值函数。A.神经网络B.决策树C.支持向量机D.聚类算法7.强化学习中的探索与利用平衡问题，是指智能体既要（）新的动作，又要利用已有的经验选择较好的动作。A.探索B.利用C.平衡D.以上都不对8.在连续动作空间的强化学习中，常用的方法有（）。A.策略梯度方法B.基于模型的方法C.深度强化学习方法D.以上都是9.以下关于强化学习中的奖励函数设计，说法错误的是（）。A.奖励函数应与智能体的目标一致B.奖励函数应能够引导智能体学习到最优策略C.奖励函数可以是任意的，不需要考虑智能体的行为D.奖励函数的设计会影响强化学习的效果10.多智能体强化学习中，智能体之间的交互方式有（）。A.合作B.竞争C.混合D.以上都是二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，漏选得部分分，错选不得分）1.强化学习的主要要素包括（）。A.智能体B.环境C.状态D.动作E.奖励2.以下哪些算法是基于值函数的强化学习算法？（）A.Q学习B.SARSAC.DQND.A2CE.A3C3.在强化学习中，用于优化策略的方法有（）。A.基于梯度的方法B.基于搜索的方法C.基于模型的方法D.基于进化的方法E.基于模仿学习的方法4.深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点，主要应用场景包括（）。A.机器人控制B.游戏C.自动驾驶D.金融E.医疗5.强化学习中的策略评估方法有（）。A.动态规划B.蒙特卡罗方法C.时序差分方法D.最小二乘法E.梯度下降法三、判断题（总共10题，每题3分，请判断对错，在括号内填写“√”或“×”）1.强化学习中，智能体的目标是最大化长期累积奖励。（）2.Q学习算法只能用于离散动作空间的问题。（）3.折扣因子γ越大，智能体越关注短期奖励。（）4.基于策略梯度的算法直接优化策略，而不是值函数。（）5.深度Q网络（DQN）可以处理连续状态和动作空间的问题。（）6.强化学习中的探索与利用平衡是一个难以解决的问题。（）7.多智能体强化学习中，智能体之间的合作一定能提高整体性能。（）8.奖励函数的设计对强化学习的收敛速度没有影响。（）9.强化学习中的状态价值函数和动作价值函数是等价的。（）10.基于模型的强化学习方法需要先学习环境的模型。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述强化学习中策略梯度算法的基本思想。2.请说明深度Q网络（DQN）是如何解决传统Q学习算法的局限性的。3.在多智能体强化学习中，合作学习面临的主要挑战有哪些？五、论述题（总共1题，每题20分，请详细阐述你的观点）结合实际应用场景，论述强化学习在人工智能领域的重要性和发展前景。答案：一、单项选择题1.A2.D3.A4.C5.C6.A7.A8.D9.C10.D二、多项选择题1.ABCDE2.ABC3.AC4.ABCDE5.ABC三、判断题1.√2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.×10.√四、简答题1.策略梯度算法的基本思想是通过计算策略的梯度来优化策略。智能体根据当前策略生成动作，与环境交互获得奖励。通过计算奖励关于策略参数的梯度，利用梯度上升法更新策略参数，使得策略在长期内能够获得更高的累积奖励。2.DQN解决传统Q学习算法局限性的方式：一是引入神经网络来近似动作价值函数，能够处理高维状态空间；二是使用经验回放，打破数据之间的相关性，提高学习稳定性；三是固定目标网络，减少Q值估计的偏差。3.多智能体强化学习中合作学习面临的主要挑战：一是智能体之间的通信和协调困难；二是奖励分配问题，如何公平合理地分配奖励以激励合作；三是策略同步问题，确保智能体的策略在合作中相互配合。五、论述题强化学习在人工智能领域具有极其重要的地位和广阔的发展前景。在实际应用场景中，如机器人控制，强化学习能让机器人通过不断与环境交互，学习到最优的行动策略，完成复杂任务。在自动驾驶领域，强