策略模型面試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法常用于策略優(yōu)化？A.DFSB.Q學習C.BFS答案：B2.策略模型的目標通常是？A.提高數(shù)據(jù)準確性B.最大化獎勵C.減少計算量答案：B3.策略梯度算法基于？A.梯度下降B.隨機搜索C.貪心算法答案：A4.強化學習中策略評估是為了？A.找最優(yōu)策略B.評估策略價值C.生成新策略答案：B5.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）主要改進了？A.策略搜索B.Q學習的效率C.環(huán)境建模答案：B6.策略模型訓練時常用的損失函數(shù)是？A.交叉熵損失B.均方誤差C.根據(jù)任務(wù)而定答案：C7.馬爾可夫決策過程核心要素不包括？A.狀態(tài)B.動作C.模型結(jié)構(gòu)答案：C8.策略模型在哪個領(lǐng)域應(yīng)用較少？A.游戲B.圖像識別C.機器人控制答案：B9.蒙特卡洛方法在策略評估中的作用是？A.估計價值函數(shù)B.生成策略C.優(yōu)化模型參數(shù)答案：A10.基于策略的強化學習算法特點是？A.直接學習策略B.先學價值函數(shù)C.依賴環(huán)境模型答案：A二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.策略模型可應(yīng)用于以下哪些場景？A.自動駕駛B.資源分配C.文本分類答案：AB2.以下屬于強化學習策略類型的有？A.確定性策略B.隨機策略C.貪心策略答案：AB3.策略優(yōu)化算法包括？A.A2CB.DDPGC.DAGGER答案：AB4.深度強化學習結(jié)合了哪些技術(shù)？A.深度學習B.強化學習C.監(jiān)督學習答案：AB5.策略模型訓練中會用到的數(shù)據(jù)有？A.狀態(tài)B.動作C.獎勵答案：ABC6.馬爾可夫決策過程要素包含？A.狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率B.獎勵函數(shù)C.折扣因子答案：ABC7.策略模型評估指標有？A.策略收益B.收斂速度C.模型復雜度答案：AB8.基于價值的強化學習算法有？A.Q學習B.SARSAC.A3C答案：AB9.策略模型面臨的挑戰(zhàn)包括？A.樣本效率低B.探索與利用平衡C.環(huán)境復雜答案：ABC10.策略模型訓練時超參數(shù)有？A.學習率B.折扣因子C.批量大小答案：ABC三、判斷題（每題2分，共10題）1.策略模型只能用于強化學習。（）答案：錯2.策略梯度算法每次更新都能提升策略性能。（）答案：錯3.深度Q網(wǎng)絡(luò)可以處理連續(xù)動作空間。（）答案：錯4.策略評估和策略改進是強化學習中獨立步驟。（）答案：對5.策略模型訓練不需要環(huán)境交互。（）答案：錯6.馬爾可夫決策過程狀態(tài)轉(zhuǎn)移必須是確定性的。（）答案：錯7.基于策略的算法比基于價值的算法收斂快。（）答案：錯8.策略模型訓練中獎勵函數(shù)不能改變。（）答案：錯9.策略模型可直接應(yīng)用于任何復雜環(huán)境。（）答案：錯10.策略模型優(yōu)化主要是調(diào)整模型結(jié)構(gòu)。（）答案：錯四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述策略模型在強化學習中的作用。答案：策略模型用于決定智能體在不同狀態(tài)下采取的動作。通過學習環(huán)境反饋的獎勵信號，不斷優(yōu)化策略，使智能體在長期運行中獲得最大累積獎勵，以適應(yīng)環(huán)境并達成目標。2.對比基于價值和基于策略的強化學習算法。答案：基于價值算法先學習價值函數(shù)來評估狀態(tài)好壞，通過價值函數(shù)找最優(yōu)策略；基于策略算法直接學習策略函數(shù)，參數(shù)化策略。價值算法收斂慢但穩(wěn)定，策略算法收斂快可能找到局部最優(yōu)，二者各有適用場景。3.解釋馬爾可夫決策過程中的折扣因子。答案：折扣因子是強化學習中用于衡量未來獎勵重要性的參數(shù)，取值在0到1之間。值越接近1，表明智能體越重視未來長期獎勵；值越接近0，越關(guān)注當前即時獎勵，反映了智能體對近期和遠期收益的權(quán)衡。4.說明策略梯度算法的基本原理。答案：策略梯度算法基于策略參數(shù)化表示，通過計算策略梯度來優(yōu)化策略。根據(jù)當前策略與環(huán)境交互收集樣本，利用獎勵信號計算梯度方向，沿梯度方向更新策略參數(shù)，使策略在期望上能獲得更高獎勵。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論策略模型在復雜動態(tài)環(huán)境中的挑戰(zhàn)及應(yīng)對方法。答案：挑戰(zhàn)有環(huán)境動態(tài)變化使策略難適應(yīng)，探索與利用平衡難把握，樣本效率低。應(yīng)對方法包括采用在線學習不斷更新策略，結(jié)合多模型融合適應(yīng)變化，用遷移學習提高樣本效率，改進探索策略如基于不確定性探索。2.分析策略模型與監(jiān)督學習模型在訓練方式上的差異。答案：策略模型通過與環(huán)境交互獲取獎勵信號，以最大化長期獎勵為目標，訓練過程具有試錯性，策略不斷調(diào)整優(yōu)化；監(jiān)督學習基于已有標注數(shù)據(jù)，以最小化預測與標注的誤差為目標進行模型訓練，數(shù)據(jù)是給定且靜態(tài)的。3.探討策略模型在多智能體系統(tǒng)中的應(yīng)用及難點。答案：應(yīng)用于協(xié)作任務(wù)如多機器人協(xié)同，也用于競爭場景如游戲競技。難點在于智能體間相互影響導致環(huán)境非平穩(wěn)，通信與協(xié)作機制設(shè)計復雜，學習過程易陷入局部最優(yōu)，還需平衡個體與整體利益。4.闡述如何選擇合適的策