2025年工業(yè)AI《強(qiáng)化學(xué)習(xí)》模擬試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的首字母填在括號(hào)內(nèi)）1.在馬爾可夫決策過(guò)程中，貝爾曼方程的核心思想是（）。A.狀態(tài)值是未來(lái)預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)的無(wú)偏估計(jì)B.動(dòng)作值僅取決于執(zhí)行該動(dòng)作后的下一個(gè)狀態(tài)C.策略評(píng)估是通過(guò)值迭代不斷修正D.策略改進(jìn)是在策略評(píng)估完成后進(jìn)行2.以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法屬于模型無(wú)關(guān)的、基于值函數(shù)的算法？（）A.策略梯度算法REINFORCEB.滑坡（SARSA）算法C.比擬-Q學(xué)習(xí)（Q-Learning）算法D.隨機(jī)策略梯度（RPS）算法3.當(dāng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境的轉(zhuǎn)移概率未知時(shí)，更適合采用的方法是（）。A.基于模型的規(guī)劃B.模型無(wú)關(guān)的值函數(shù)方法C.策略梯度方法D.價(jià)值迭代方法4.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)往往非常關(guān)鍵，以下哪項(xiàng)不是設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)時(shí)需要考慮的典型挑戰(zhàn)？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)難以精確量化所有期望行為B.存在延遲獎(jiǎng)勵(lì)，難以直接與具體動(dòng)作關(guān)聯(lián)C.獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)通常很稀疏，即只有在最終狀態(tài)才能獲得顯著獎(jiǎng)勵(lì)D.環(huán)境的轉(zhuǎn)移概率需要精確建模5.下列關(guān)于Q-Learning和SARSA算法的說(shuō)法中，正確的是（）。A.Q-Learning是基于模型的，而SARSA是模型無(wú)關(guān)的B.Q-Learning更適合連續(xù)動(dòng)作空間，SARSA適合離散動(dòng)作空間C.兩者都通過(guò)觀察當(dāng)前狀態(tài)和執(zhí)行的動(dòng)作來(lái)更新Q值D.SARSA需要環(huán)境模型，而Q-Learning無(wú)需環(huán)境模型6.在策略梯度方法中，重要性采樣因子用于（）。A.調(diào)整目標(biāo)策略與行為策略之間的差異B.平滑策略更新過(guò)程中的噪聲C.計(jì)算動(dòng)作值的折扣因子D.處理連續(xù)狀態(tài)空間7.“探索-利用困境”是指強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體在（）之間需要權(quán)衡的問(wèn)題。A.探索新的狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)以獲取更多信息vs.利用已知信息獲得確定性的獎(jiǎng)勵(lì)B.選擇計(jì)算效率高的策略vs.選擇樣本效率高的策略C.增加獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的折扣因子vs.減少獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的折扣因子D.使用基于值函數(shù)的方法vs.使用基于策略梯度的方法8.在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可用于機(jī)器人路徑規(guī)劃，此時(shí)狀態(tài)空間通常（）。A.非常小且離散B.非常大且連續(xù)C.小且連續(xù)D.中等大小且僅包含二元信息9.對(duì)于需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行才能獲得獎(jiǎng)勵(lì)的工業(yè)過(guò)程優(yōu)化問(wèn)題（如能耗降低），設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)時(shí)通常需要考慮（）。A.即時(shí)反饋優(yōu)先B.加入懲罰項(xiàng)以約束不安全操作C.使用折扣因子γ接近于1D.確保獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的稀疏性10.比較Actor-Critic方法與Q-Learning，其主要優(yōu)勢(shì)在于（）。A.可以直接處理連續(xù)動(dòng)作空間B.可以同時(shí)進(jìn)行策略評(píng)估和策略優(yōu)化，可能收斂更快C.不需要存儲(chǔ)狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的訪問(wèn)計(jì)數(shù)D.對(duì)稀疏獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)的魯棒性更強(qiáng)二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在橫線上）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其核心目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)最優(yōu)的________，以最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。2.一個(gè)馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）由五個(gè)要素組成：狀態(tài)集合S，動(dòng)作集合A，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率P(s'|s,a)，______，以及折扣因子γ。3.貝爾曼期望方程V*(s)=max_aΣ_a[R(s,a)+γΣ_s'P(s'|s,a)V*(s')]，其中V*(s)表示狀態(tài)s的________值。4.Q-Learning算法的更新規(guī)則Q(s,a)←Q(s,a)+α[δ+γmax_bQ(s',b)-Q(s,a)]，這里的δ=________，稱為時(shí)序差分。5.策略梯度定理表明策略的梯度可以表示為?π(θ)≈Σ<0xE2><0x82><0x99>α<0xE2><0x82><0x99>Σ<0xE2><0x82><0x99>π(a<0xE2><0x82><0x99>|s<0xE2><0x82><0x99>)?θlogπ(a<0xE2><0x82><0x99>|s<0xE2><0x82><0x99>)δ<0xE2><0x82><0x99>，其中δ<0xE2><0x82><0x99>是________。6.在處理高維狀態(tài)空間時(shí)，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DeepRL）通常使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)近似________函數(shù)或策略。7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度中可以用于優(yōu)化________，例如最小化生產(chǎn)周期或最大化設(shè)備利用率。8.“安全優(yōu)先”是工業(yè)應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí)需要考慮的一個(gè)重要原則，意味著智能體在追求主要目標(biāo)的同時(shí)，不能執(zhí)行可能導(dǎo)致________的動(dòng)作。9.由于工業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性，強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體在學(xué)習(xí)初期需要通過(guò)________來(lái)探索環(huán)境，發(fā)現(xiàn)有效的策略。10.“稀疏獎(jiǎng)勵(lì)”問(wèn)題是指智能體在大部分時(shí)間只獲得________獎(jiǎng)勵(lì)，而只有在完成整個(gè)任務(wù)序列后才能獲得較大獎(jiǎng)勵(lì)。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)、數(shù)據(jù)需求和算法類型上的主要區(qū)別。2.解釋什么是“延遲獎(jiǎng)勵(lì)”問(wèn)題，并舉例說(shuō)明在工業(yè)場(chǎng)景中可能遇到的延遲獎(jiǎng)勵(lì)情況。3.簡(jiǎn)要說(shuō)明在強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中，如何通過(guò)調(diào)整折扣因子γ的大小來(lái)影響智能體的行為。四、計(jì)算題（每題8分，共16分）1.假設(shè)有一個(gè)簡(jiǎn)單的MDP，狀態(tài)集合S={s0,s1}，動(dòng)作集合A={a0,a1}。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)如下：*P(s0|s0,a0)=0.8,P(s1|s0,a0)=0.2;R(s0,a0)=0*P(s0|s0,a1)=0.5,P(s1|s0,a1)=0.5;R(s0,a1)=1*P(s0|s1,a0)=0.3,P(s1|s1,a0)=0.7;R(s1,a0)=-1*P(s0|s1,a1)=0.6,P(s1|s1,a1)=0.4;R(s1,a1)=0假設(shè)折扣因子γ=0.9。請(qǐng)使用價(jià)值迭代方法，計(jì)算狀態(tài)s0的價(jià)值函數(shù)V(s0)的近似值（迭代至收斂或達(dá)到足夠精度，例如進(jìn)行5次迭代）。2.考慮一個(gè)簡(jiǎn)單的Q-Learning問(wèn)題，初始Q值設(shè)置為0。狀態(tài)集合S={s0,s1}，動(dòng)作集合A={a0,a1}。智能體從狀態(tài)s0開(kāi)始，選擇動(dòng)作a0，觀察到的狀態(tài)為s1，獲得的獎(jiǎng)勵(lì)為R(s0,a0)=1。然后智能體在狀態(tài)s1選擇動(dòng)作a1，觀察到的狀態(tài)為s0，獲得的獎(jiǎng)勵(lì)為R(s1,a1)=-1。假設(shè)學(xué)習(xí)率α=0.1，折扣因子γ=0.9。請(qǐng)計(jì)算經(jīng)過(guò)這次完整交互后，Q(s0,a0)和Q(s1,a1)的更新值。五、分析題（每題9分，共18分）1.在工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于決定何時(shí)進(jìn)行維護(hù)以最小化總成本（停機(jī)損失+維護(hù)成本）。描述在此場(chǎng)景中，設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體需要考慮的關(guān)鍵要素（至少三點(diǎn)），并說(shuō)明每個(gè)要素的挑戰(zhàn)。2.比較策略梯度方法和基于值函數(shù)的方法（如Q-Learning）在處理連續(xù)動(dòng)作空間時(shí)的主要區(qū)別和潛在優(yōu)勢(shì)。試卷答案一、選擇題1.A2.C3.B4.D5.C6.A7.A8.B9.C10.B二、填空題1.策略2.即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R(s,a)3.最大（或最優(yōu)）4.R(s,a)+γmax_bQ(s',b)-Q(s,a)5.下一個(gè)狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的回報(bào)（或Q-learning的時(shí)序差分δ'）6.狀態(tài)-動(dòng)作值（或Q值）7.資源分配8.系統(tǒng)故障（或安全事故）9.探索10.零（或幾乎沒(méi)有）三、簡(jiǎn)答題1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)目標(biāo)是學(xué)習(xí)最優(yōu)策略以最大化長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)，數(shù)據(jù)是交互生成的，算法需處理不確定性；監(jiān)督學(xué)習(xí)目標(biāo)是學(xué)習(xí)映射從輸入到輸出，數(shù)據(jù)是預(yù)先標(biāo)注的，算法基于已知輸入輸出對(duì)。前者是在線學(xué)習(xí)，后者是離線學(xué)習(xí)。2.延遲獎(jiǎng)勵(lì)是指智能體的一個(gè)動(dòng)作或一系列動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì)在較長(zhǎng)時(shí)間后才出現(xiàn)。例如，在工業(yè)機(jī)器人焊接任務(wù)中，只有完成整個(gè)焊接流程并檢驗(yàn)產(chǎn)品合格后，才能獲得最終的正向獎(jiǎng)勵(lì)，而焊接過(guò)程中的每一步可能只獲得微小的或零獎(jiǎng)勵(lì)。3.較小的γ（接近0）會(huì)使智能體更關(guān)注短期獎(jiǎng)勵(lì)，可能導(dǎo)致局部最優(yōu)；較大的γ（接近1）會(huì)使智能體更關(guān)注長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)，行為更符合長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)，但可能導(dǎo)致學(xué)習(xí)速度變慢，且難以處理非常長(zhǎng)期的延遲獎(jiǎng)勵(lì)。四、計(jì)算題1.價(jià)值迭代計(jì)算：*迭代0:V(s0)=0,V(s1)=0*迭代1:V(s0)=0.9*(0.8*0+0.2*(-1))+0.9*(0.5*0+0.5*(-1))=-0.81V(s1)=0.9*(0.3*0+0.7*(-1))+0.9*(0.6*0+0.4*(-1))=-0.81*迭代2:V(s0)=0.9*(0.8*(-0.81)+0.2*(-0.81))+0.9*(0.5*(-0.81)+0.5*(-0.81))=-0.729V(s1)=0.9*(0.3*(-0.81)+0.7*(-0.81))+0.9*(0.6*(-0.81)+0.4*(-0.81))=-0.729*迭代3:V(s0)≈-0.6641,V(s1)≈-0.6641*迭代4:V(s0)≈-0.6153,V(s1)≈-0.6153*迭代5:V(s0)≈-0.5797,V(s1)≈-0.5797迭代5后，V(s0)的近似值為-0.5797。2.Q-Learning更新：*δ=R(s0,a0)+γ*Q(s1,a1)-Q(s0,a0)*δ=1+0.9*Q(s1,a1)-Q(s0,a0)*Q(s0,a0)新值=Q(s0,a0)+α*δ=Q(s0,a0)+0.1*[1+0.9*Q(s1,a1)-Q(s0,a0)]*Q(s0,a0)新值=0.9*Q(s0,a0)+0.1+0.09*Q(s1,a1)*Q(s1,a1)新值=Q(s1,a1)+α*δ=Q(s1,a1)+0.1*[1+0.9*Q(s1,a1)-Q(s1,a1)]*Q(s1,a1)新值=0.9*Q(s1,a1)+0.1*已知初始Q(s0,a0)=0,Q(s1,a1)=0。*Q(s0,a0)更新值=0.9*0+0.1+0.09*0=0.1*Q(s1,a1)更新值=0.9*0+0.1=0.1五、分析題1.關(guān)鍵要素及挑戰(zhàn)：*狀態(tài)定義：需要準(zhǔn)確反映設(shè)備健康狀態(tài)和運(yùn)行環(huán)境，挑戰(zhàn)在于如何從傳感器數(shù)據(jù)中提取有效信息定義狀態(tài)。挑戰(zhàn)：狀態(tài)空間巨大、狀態(tài)表示復(fù)雜。*動(dòng)作空間：包括不同級(jí)別的維護(hù)操作（如預(yù)防性維護(hù)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、停機(jī)維修）和運(yùn)行參數(shù)調(diào)整。挑戰(zhàn)在于動(dòng)作的選擇需要平衡成本和效果。挑戰(zhàn)：動(dòng)作定義不明確、效果評(píng)估困難。*獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)：獎(jiǎng)勵(lì)應(yīng)反映總成本最小化（維護(hù)成本+停機(jī)損失+懲罰）。挑戰(zhàn)在于如何量化這些成本，特別是停機(jī)帶來(lái)的間接損失，以及如何設(shè)計(jì)以引導(dǎo)長(zhǎng)期最優(yōu)行為。挑戰(zhàn)：獎(jiǎng)勵(lì)稀疏、延遲性強(qiáng)、難以精確表達(dá)多目標(biāo)優(yōu)化。*安全約束：智能體決策不能導(dǎo)致設(shè)備損壞或安全事故。挑戰(zhàn)在于如何在學(xué)習(xí)過(guò)程中保證安全，避免探索可能導(dǎo)致危險(xiǎn)的策略。挑戰(zhàn)：安全邊界難以明確、安全性與效率的平衡。2.處理連續(xù)動(dòng)作空間區(qū)別與優(yōu)勢(shì)：*區(qū)別：*基于值函數(shù)方法（如連續(xù)Q-Learning）通常需要將連續(xù)動(dòng)作空間離散化，或者使用函數(shù)近