2026年博弈论与人工智能应用试题含答案

2026年博弈论与人工智能应用试题含答案一、单选题（共10题，每题2分，计20分）1.在博弈论中，以下哪种情况属于纳什均衡？（）A.双方都选择合作，但收益较低B.一方选择合作，另一方选择背叛，但背叛方收益更高C.双方都选择背叛，但收益最低D.一方选择合作，另一方选择背叛，且双方收益均低于合作时2.以下哪种算法不属于强化学习中的经典算法？（）A.Q-learningB.DQN（深度Q网络）C.A搜索D.SARSA3.在多智能体博弈中，以下哪种策略最适用于协调多个智能体的行动？（）A.独立决策B.集中式控制C.分布式协调D.随机选择4.在人工智能应用中，博弈论常用于解决哪种问题？（）A.数据分类B.对抗训练C.神经网络优化D.机器翻译5.在囚徒困境中，如果双方都选择背叛，则称为（）。A.合作解B.背叛解C.混合解D.无解6.在人工智能对弈（如围棋）中，博弈树深度通常如何衡量？（）A.局面复杂度B.可能的走法数量C.计算资源消耗D.时间复杂度7.在多智能体强化学习中，以下哪种方法不属于分布式训练？（）A.IndependentQ-Learning(IQL)B.CentralizedTrainingwithTrajectorySharing(CTTS)C.Multi-AgentActor-Critic(MADDPG)D.AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)8.在博弈论中，以下哪种情况属于帕累托最优？（）A.一方收益增加，另一方收益减少B.双方收益均增加C.一方收益减少，另一方收益增加D.双方收益均减少9.在人工智能安全领域，博弈论常用于解决哪种问题？（）A.数据隐私保护B.对抗样本生成C.模型鲁棒性提升D.超参数优化10.在多智能体博弈中，以下哪种方法最适用于动态环境？（）A.静态规划B.动态博弈C.预测性控制D.固定策略二、多选题（共5题，每题3分，计15分）1.在博弈论中，以下哪些属于非零和博弈？（）A.囚徒困境B.蜈蚣博弈C.胆小鬼博弈D.走迷宫博弈2.在强化学习中，以下哪些方法属于基于模型的算法？（）A.SARSAB.Q-learningC.Dyna-QD.DQN3.在多智能体博弈中，以下哪些属于分布式协调方法？（）A.Leader-basedcoordinationB.Market-basedcoordinationC.Game-theoreticcoordinationD.Centralizedplanning4.在人工智能应用中，博弈论常用于解决哪些问题？（）A.对抗训练B.资源分配C.机器翻译D.对策生成5.在多智能体强化学习中，以下哪些方法适用于非平稳环境？（）A.IndependentQ-Learning(IQL)B.CentralizedTrainingwithTrajectorySharing(CTTS)C.Multi-AgentActor-Critic(MADDPG)D.AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)三、简答题（共5题，每题5分，计25分）1.简述纳什均衡的定义及其在人工智能中的应用。2.简述囚徒困境的数学模型及其在现实场景中的类比。3.简述强化学习与博弈论的结合方式及其优势。4.简述多智能体博弈中的分布式协调方法及其挑战。5.简述人工智能安全领域中的博弈论应用及其意义。四、计算题（共3题，每题10分，计30分）1.假设有两个公司A和B进行价格博弈，收益矩阵如下：||B低价|B高价||-|-|-||A低价|(3,3)|(1,4)||A高价|(4,1)|(2,2)|请计算该博弈的纳什均衡。2.假设有三个智能体进行资源分配博弈，收益矩阵如下：||I2分配|I2不分配||-|--|-||I1分配|(3,3,2)|(1,0,4)||I1不分配|(0,4,1)|(2,2,2)|请计算该博弈的纳什均衡。3.假设有两个智能体进行对抗训练，收益矩阵如下：||S2攻击|S2防御||-|--|--||S1攻击|(-1,1)|(2,-2)||S1防御|(1,-1)|(0,0)|请计算该博弈的纳什均衡，并解释其对抗性。五、论述题（共2题，每题15分，计30分）1.结合实际案例，论述博弈论在人工智能多智能体系统中的应用价值。2.结合实际案例，论述博弈论在人工智能安全领域的应用价值。答案与解析一、单选题答案1.B2.C3.C4.B5.B6.B7.A8.B9.B10.B解析1.纳什均衡是指博弈中双方均无法通过单方面改变策略而提高收益的状态，选项B描述了背叛方的收益更高，但双方均无法通过改变策略提高收益，故为纳什均衡。2.A搜索属于路径规划算法，不属于强化学习算法。3.分布式协调是指多个智能体通过局部信息或协议进行协调，适用于多智能体系统。4.博弈论常用于解决对抗性问题，如对抗训练。5.囚徒困境中双方都选择背叛称为背叛解。6.博弈树深度通常用可能的走法数量衡量，如围棋的走法数量巨大。7.IndependentQ-Learning(IQL)属于独立训练，不属于分布式训练。8.帕累托最优是指无法通过单方面改变使一方收益提高而不损害另一方。9.对抗样本生成是人工智能安全领域中的典型应用。10.动态博弈适用于动态环境。二、多选题答案1.A,B,C2.C3.B,C4.A,B,D5.A,D解析1.非零和博弈是指双方总收益可能增加或减少，如囚徒困境、蜈蚣博弈、胆小鬼博弈。2.Dyna-Q是基于模型的强化学习算法，Q-learning和SARSA属于模型无关算法。3.市场协调和博弈论协调属于分布式协调方法。4.博弈论可用于对抗训练、资源分配、对策生成。5.IndependentQ-Learning(IQL)和A3C适用于非平稳环境。三、简答题答案1.纳什均衡是指博弈中双方均无法通过单方面改变策略而提高收益的状态。在人工智能中，常用于多智能体系统的协调或对抗训练。例如，在强化学习中，智能体通过学习纳什均衡实现策略优化。2.囚徒困境的数学模型为：-若双方合作，收益均为R；若一方合作，另一方背叛，背叛方收益T，合作方收益P；若双方背叛，收益均为S。现实类比：如公司之间的价格战或网络安全中的攻击与防御。3.强化学习与博弈论结合通过将多智能体系统建模为博弈，利用博弈论分析智能体的策略互动，如多智能体强化学习（MARL）中的策略协调。优势在于可解释性和可扩展性。4.分布式协调方法包括市场协调和博弈论协调。挑战在于通信延迟、信息不对称和策略不透明。5.人工智能安全应用通过博弈论分析对抗样本生成、模型鲁棒性等，如防御性对抗训练（DARTS）。四、计算题答案1.纳什均衡：-A低价与B低价：双方均无法通过改变策略提高收益。纳什均衡为(A低价,B低价)。2.纳什均衡：-I1分配与I2分配：三方可通过改变策略提高收益。-I1不分配与I2不分配：三方可通过改变策略提高收益。纳什均衡不存在。3.纳什均衡：-S1攻击与S2攻击：双方均无法通过改变策略提高收益。纳什均衡为(S1攻击,S2攻击)，对抗性体现在收益不对称。五、论述