2026年强化学习与决策智能试题集

2026年强化学习与决策智能试题集一、单选题（每题2分，共20题）1.在强化学习中，以下哪种方法不属于基于模型的算法？A.Q-learningB.SARSAC.Dyna-QD.DDPG2.在多智能体强化学习（MARL）中，以下哪种策略有助于解决非平稳性问题？A.固定策略B.共享奖励C.独立学习D.状态共享3.在深度强化学习中，以下哪种网络结构常用于Actor-Critic算法？A.CNNB.RNNC.DQND.A3C4.在马尔可夫决策过程（MDP）中，以下哪种因素不属于状态转移概率的组成部分？A.状态B.动作C.奖励D.状态转移5.在DeepQ-Network（DQN）中，以下哪种方法用于缓解目标网络更新的不稳定性？A.REINFORCEB.DoubleDQNC.DDPGD.A2C6.在策略梯度方法中，以下哪种算法属于基于采样的方法？A.Q-learningB.REINFORCEC.SARSAD.DDPG7.在部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）中，以下哪种技术用于处理不确定性？A.值迭代B.状态估计C.动作选择D.奖励函数8.在多智能体协作强化学习（MARL）中，以下哪种方法用于平衡探索与利用？A.IndependentQ-LearningB.Q-LearningC.CentralizedTrainingwithLocalExecutionD.AsynchronousAdvantageActor-Critic9.在深度确定性策略梯度（DDPG）算法中，以下哪种机制用于解决非平稳性问题？A.离散动作空间B.带有Actor-Critic的架构C.多智能体协同D.离散时间步长10.在模型预测控制（MPC）中，以下哪种方法用于优化长期决策？A.Q-learningB.ModelPredictiveControlC.REINFORCED.SARSA二、多选题（每题3分，共10题）1.在强化学习中，以下哪些属于基于值函数的方法？A.Q-learningB.SARSAC.DQND.REINFORCE2.在多智能体强化学习中，以下哪些技术有助于解决信用分配问题？A.奖励共享B.信用分配C.状态共享D.模型预测控制3.在深度强化学习中，以下哪些属于Actor-Critic算法的变种？A.DDPGB.A2CC.DQND.SAC4.在马尔可夫决策过程中，以下哪些因素属于MDP的组成部分？A.状态空间B.动作空间C.奖励函数D.状态转移概率5.在深度Q网络（DQN）中，以下哪些技术用于提高样本效率？A.DoubleDQNB.PrioritizedExperienceReplayC.DuelingDQND.RainbowDQN6.在部分可观察马尔可夫决策过程中，以下哪些方法用于处理不确定性？A.值迭代B.状态估计C.动作选择D.奖励函数7.在多智能体协作强化学习中，以下哪些技术有助于提高协作效率？A.奖励共享B.状态共享C.中央训练与局部执行D.信用分配8.在深度确定性策略梯度（DDPG）算法中，以下哪些机制有助于提高稳定性？A.离散动作空间B.带有Actor-Critic的架构C.多智能体协同D.离散时间步长9.在模型预测控制（MPC）中，以下哪些方法用于优化长期决策？A.值迭代B.模型预测控制C.REINFORCED.动态规划10.在强化学习中，以下哪些技术有助于解决样本效率问题？A.PrioritizedExperienceReplayB.DoubleDQNC.DuelingDQND.RainbowDQN三、判断题（每题1分，共20题）1.强化学习是一种无模型的控制方法。2.在马尔可夫决策过程中，状态转移概率是已知的。3.DeepQ-Network（DQN）适用于连续动作空间。4.Actor-Critic算法可以同时优化策略和价值函数。5.多智能体强化学习（MARL）的目标是最大化所有智能体的总奖励。6.策略梯度方法适用于离散动作空间。7.部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的状态是部分可观测的。8.模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制方法。9.在深度强化学习中，ReplayBuffer用于存储经验数据。10.DDPG算法适用于离散动作空间。11.Q-learning是一种无模型的算法。12.多智能体协作强化学习（MARL）的目标是最大化所有智能体的总奖励。13.Actor-Critic算法可以同时优化策略和价值函数。14.部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的状态是部分可观测的。15.模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制方法。16.在深度强化学习中，ReplayBuffer用于存储经验数据。17.DDPG算法适用于离散动作空间。18.Q-learning是一种无模型的算法。19.多智能体强化学习（MARL）的目标是最大化所有智能体的总奖励。20.Actor-Critic算法可以同时优化策略和价值函数。四、简答题（每题5分，共6题）1.简述深度强化学习在自动驾驶中的应用及其优势。2.解释多智能体强化学习（MARL）中的信用分配问题，并列举两种解决方法。3.描述部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的挑战，并简述一种应对方法。4.解释深度确定性策略梯度（DDPG）算法的核心思想及其优势。5.比较Q-learning和SARSA算法的异同点。6.简述模型预测控制（MPC）的基本原理及其在工业控制中的应用。五、论述题（每题10分，共2题）1.详细论述深度强化学习在医疗诊断中的应用，包括具体算法、挑战和未来发展方向。2.比较强化学习与传统的最优控制方法，分析强化学习在复杂决策问题中的优势，并举例说明其在智能电网中的应用。答案与解析一、单选题答案与解析1.C解析：Dyna-Q是一种基于模型的算法，而Q-learning、SARSA和DDPG均属于无模型算法。2.B解析：共享奖励有助于解决非平稳性问题，通过平衡智能体之间的利益，提高整体性能。3.D解析：A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）使用Actor-Critic架构，而其他选项均不属于该架构。4.C解析：奖励不属于状态转移概率的组成部分，状态转移概率仅由状态和动作决定。5.B解析：DoubleDQN通过改进目标Q值的选择，缓解了DQN中的过度估计问题。6.B解析：REINFORCE是一种基于采样的策略梯度方法，而其他选项均不属于基于采样的方法。7.B解析：状态估计技术用于处理POMDP中的不确定性，通过估计隐藏状态提高决策性能。8.C解析：中央训练与局部执行（CTLE）通过全局优化策略，平衡探索与利用。9.B解析：DDPG使用Actor-Critic架构，通过经验回放和目标网络更新提高稳定性。10.B解析：模型预测控制（MPC）通过优化未来一系列动作，解决长期决策问题。二、多选题答案与解析1.A,B,C解析：Q-learning、SARSA和DQN均属于基于值函数的方法，而REINFORCE是基于策略的方法。2.A,B解析：奖励共享和信用分配是解决MARL中信用分配问题的常用技术。3.A,B,D解析：DDPG、A2C和SAC均属于Actor-Critic算法的变种，而DQN不属于。4.A,B,C,D解析：MDP的组成部分包括状态空间、动作空间、奖励函数和状态转移概率。5.A,B,C,D解析：DoubleDQN、PrioritizedExperienceReplay、DuelingDQN和RainbowDQN均用于提高DQN的样本效率。6.B,C,D解析：状态估计、动作选择和奖励函数是处理POMDP不确定性的关键技术。7.A,B,C解析：奖励共享、状态共享和中央训练与局部执行有助于提高MARL的协作效率。8.B,C解析：带有Actor-Critic的架构和多智能体协同有助于提高DDPG的稳定性。9.B解析：模型预测控制（MPC）是优化长期决策的常用方法。10.A,B,C,D解析：PrioritizedExperienceReplay、DoubleDQN、DuelingDQN和RainbowDQN均有助于提高强化学习的样本效率。三、判断题答案与解析1.正确解析：强化学习是一种无模型的控制方法，通过学习环境模型进行决策。2.错误解析：在马尔可夫决策过程中，状态转移概率可以是已知的或未知的，但传统MDP假设是已知的。3.错误解析：DeepQ-Network（DQN）适用于离散动作空间，而连续动作空间通常使用DDPG等算法。4.正确解析：Actor-Critic算法通过联合优化策略和价值函数，提高学习效率。5.正确解析：多智能体强化学习（MARL）的目标是最大化所有智能体的总奖励，实现协作。6.错误解析：策略梯度方法适用于连续动作空间，而Q-learning等算法适用于离散动作空间。7.正确解析：部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的状态是部分可观测的，需要通过传感器数据进行估计。8.正确解析：模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制方法，通过优化未来一系列动作进行决策。9.正确解析：在深度强化学习中，ReplayBuffer用于存储经验数据，提高样本效率。10.错误解析：DDPG算法适用于连续动作空间，而离散动作空间通常使用DQN等算法。11.正确解析：Q-learning是一种无模型的算法，通过学习状态-动作值函数进行决策。12.正确解析：多智能体强化学习（MARL）的目标是最大化所有智能体的总奖励，实现协作。13.正确解析：Actor-Critic算法通过联合优化策略和价值函数，提高学习效率。14.正确解析：部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的状态是部分可观测的，需要通过传感器数据进行估计。15.正确解析：模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制方法，通过优化未来一系列动作进行决策。16.正确解析：在深度强化学习中，ReplayBuffer用于存储经验数据，提高样本效率。17.错误解析：DDPG算法适用于连续动作空间，而离散动作空间通常使用DQN等算法。18.正确解析：Q-learning是一种无模型的算法，通过学习状态-动作值函数进行决策。19.正确解析：多智能体强化学习（MARL）的目标是最大化所有智能体的总奖励，实现协作。20.正确解析：Actor-Critic算法通过联合优化策略和价值函数，提高学习效率。四、简答题答案与解析1.深度强化学习在自动驾驶中的应用及其优势深度强化学习在自动驾驶中的应用主要体现在路径规划、障碍物避让和决策控制等方面。通过学习复杂的驾驶场景，深度强化学习能够实现高效、安全的自动驾驶。其优势包括：-自适应性：能够根据环境变化动态调整策略，适应不同的道路和交通状况。-样本效率：通过智能体与环境的交互，能够快速学习到最优策略，减少对大量标注数据的依赖。-鲁棒性：能够处理复杂的驾驶场景，如多车道行驶、交叉口通行等。2.多智能体强化学习（MARL）中的信用分配问题及解决方法信用分配问题是指如何确定每个智能体在协作任务中的贡献。解决方法包括：-奖励共享：通过共享奖励，平衡智能体之间的利益，减少信用分配问题。-信用分配机制：通过设计信用分配机制，如基于行为的信用分配（BCA），明确每个智能体的贡献。3.部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的挑战及应对方法POMDP的挑战包括：-不确定性：状态部分可观测，导致决策过程中存在不确定性。-信息缺失：需要通过传感器数据进行状态估计，增加计算复杂度。应对方法包括：-状态估计：通过滤波算法（如卡尔曼滤波）估计隐藏状态，提高决策性能。4.深度确定性策略梯度（DDPG）算法的核心思想及其优势DDPG算法的核心思想是通过Actor-Critic架构，联合优化策略和价值函数。具体包括：-Actor：输出确定性动作。-Critic：输出状态-动作值函数。优势包括：-连续动作空间：适用于连续动作空间，能够处理复杂的控制任务。-稳定性：通过经验回放和目标网络更新，提高算法的稳定性。5.Q-learning和SARSA算法的异同点相同点：-均属于基于值函数的算法，通过学习状态-动作值函数进行决策。不同点：-Q-learning是离线算法，SARSA是在线算法。-Q-learning使用目标网络，SARSA不使用。6.模型预测控制（MPC）的基本原理及其在工业控制中的应用MPC的基本原理是通过优化未来一系列动作，实现长期目标。具体包括：-模型预测：基于系统模型预测未来状态。-优化：通过优化算法（如线性规划）选择最优动作。在工业控制中的应用包括：-过程控制：优化化工、电力等工业过程中的控制参数。-机器人控制：实现机器人的精确轨迹跟踪。五、论述题答案与解析1.深度强化学习在医疗诊断中的应用深度强化学习在医疗诊断中的应用主要体现在疾病预测、图像识别和个性化治疗等方面。具体应用包括：-疾病预测：通过学习患者的医疗数据，预测疾病风险，如癌症、心脏病等。-图像识别：通过深度学习模型，识别医学影像，如X光、CT等，提高诊断准确率。挑战包括：-