2025年工業(yè)AI深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)專項(xiàng)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項(xiàng)字母填在題干后的括號內(nèi)）1.在馬爾可夫決策過程中，哪個(gè)要素描述了環(huán)境在狀態(tài)轉(zhuǎn)換后給予智能體的即時(shí)反饋？(A)狀態(tài)空間(B)動(dòng)作空間(C)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率(D)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)2.以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法屬于模型無關(guān)的值函數(shù)迭代方法？(A)SARSA(B)DDPG(C)Q-Learning(D)PPO3.在深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）中，使用經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制的主要目的是什么？(A)增加探索率(B)減少數(shù)據(jù)冗余(C)防止對同一狀態(tài)-動(dòng)作對的更新過于頻繁(D)提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度4.Actor-Critic方法與策略梯度方法的主要區(qū)別在于什么？(A)Actor負(fù)責(zé)策略學(xué)習(xí)，Critic負(fù)責(zé)價(jià)值估計(jì)(B)只使用梯度下降更新策略(C)完全基于值函數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)(D)不需要探索階段5.對于需要輸出連續(xù)動(dòng)作的控制系統(tǒng)，以下哪種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通常更適用？(A)DQN(B)A2C(C)DDPG(D)PPO6.“探索-利用困境”是指強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體在什么方面的權(quán)衡？(A)訓(xùn)練時(shí)間與測試性能(B)探索未知狀態(tài)/動(dòng)作與利用已知有效策略(C)網(wǎng)絡(luò)深度與寬度(D)計(jì)算資源與數(shù)據(jù)規(guī)模7.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對學(xué)習(xí)過程和最終結(jié)果具有重要影響，以下哪種情況可能導(dǎo)致智能體產(chǎn)生非預(yù)期行為？(A)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)簡潔且直接反映任務(wù)目標(biāo)(B)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)包含過多相互沖突的子目標(biāo)(C)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)僅在任務(wù)完成時(shí)給予正值(D)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)稀疏但與目標(biāo)明確相關(guān)8.DuelingNetworkArchitecture（DuelingDQN）主要試圖解決DQN的什么問題？(A)經(jīng)驗(yàn)回放效率低(B)Q值估計(jì)的樣本不均衡(C)對狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)中狀態(tài)價(jià)值V(s)和優(yōu)勢函數(shù)A(s,a)的區(qū)分不足(D)網(wǎng)絡(luò)過擬合9.在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行機(jī)器人路徑規(guī)劃時(shí)，通常需要考慮的主要約束可能包括哪些？（請選擇兩個(gè)）(A)規(guī)劃時(shí)間步長必須小于實(shí)際物理時(shí)間(B)動(dòng)作必須嚴(yán)格遵守物理運(yùn)動(dòng)學(xué)/動(dòng)力學(xué)限制(C)機(jī)器人必須能夠執(zhí)行所有可能的離散動(dòng)作(D)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)應(yīng)僅考慮路徑長度最短10.與基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法相比，純策略梯度方法（如REINFORCE）的主要缺點(diǎn)是什么？(A)需要大量模擬數(shù)據(jù)(B)無法處理連續(xù)動(dòng)作空間(C)對環(huán)境模型假設(shè)要求高(D)容易陷入局部最優(yōu)二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在題號后的橫線上）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)一個(gè)策略，使得智能體在特定環(huán)境中獲得的長期累積________最大化。2.在MDP中，貝爾曼最優(yōu)方程描述了最優(yōu)值函數(shù)與最優(yōu)策略之間的關(guān)系，其形式為：V*(s)=max_a[Σ_p(r,s'|s,a)*(γV*(s')+γμ(a))]或V*(s)=E_π[Σ_tγ^t*R_{t+1}|S_t=s]。上式中，γ代表________，μ(a|s)代表在狀態(tài)s下遵循策略π所采取動(dòng)作a的________。3.Q-Learning算法是一種________的值函數(shù)迭代方法，它直接學(xué)習(xí)最優(yōu)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)Q*(s,a)。4.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，通常使用________技術(shù)來打破數(shù)據(jù)相關(guān)性，提高學(xué)習(xí)效率和穩(wěn)定性。5.Actor-Critic方法中的Actor網(wǎng)絡(luò)通常采用________網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸出智能體的策略（通常是概率分布）。6.對于連續(xù)動(dòng)作空間，通常需要將動(dòng)作表示為高維向量，并使用________網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來輸出這些動(dòng)作。7.在工業(yè)場景中，由于數(shù)據(jù)獲取成本高，強(qiáng)化學(xué)習(xí)面臨的________挑戰(zhàn)通常非常突出。8.安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)旨在確保智能體在探索和學(xué)習(xí)過程中不會執(zhí)行可能導(dǎo)致________或系統(tǒng)損壞的動(dòng)作。9.策略梯度定理為策略優(yōu)化提供了理論基礎(chǔ)，其核心思想是策略的梯度可以表示為________的期望值。10.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在工業(yè)應(yīng)用中常面臨模型復(fù)雜度高、訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足等問題，這促使研究者探索更高效的算法，例如________等方法。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述馬爾可夫決策過程（MDP）的四個(gè)基本要素。2.簡要解釋深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）中目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的作用。3.描述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“探索-利用困境”，并簡述一種常用的探索策略。4.在工業(yè)應(yīng)用中，設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)時(shí)需要考慮哪些方面？四、計(jì)算題（共10分）考慮一個(gè)簡單的離散動(dòng)作空間MDP，狀態(tài)空間S={s1,s2}，動(dòng)作空間A={a1,a2}。假設(shè)智能體位于狀態(tài)s1，當(dāng)前策略π為：π(s1)=0.5(選擇a1),π(s1)=0.5(選擇a2)。環(huán)境模型和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)如下：-如果在s1執(zhí)行a1，則轉(zhuǎn)移到s2，獲得獎(jiǎng)勵(lì)r=1。-如果在s1執(zhí)行a2，則轉(zhuǎn)移到s1，獲得獎(jiǎng)勵(lì)r=0。-如果在s2執(zhí)行任何動(dòng)作，則轉(zhuǎn)移到s1，獲得獎(jiǎng)勵(lì)r=0。請計(jì)算在策略π下，從狀態(tài)s1開始，執(zhí)行一個(gè)時(shí)間步后，智能體的期望即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)E[r|s1,π]。五、方案設(shè)計(jì)題（共30分）假設(shè)你需要使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)一個(gè)控制系統(tǒng)，用于優(yōu)化一個(gè)工廠內(nèi)某條自動(dòng)化生產(chǎn)線的調(diào)度任務(wù)。該生產(chǎn)線包含三個(gè)串行的處理單元（單元1、單元2、單元3），每個(gè)單元可以處理兩種物料（物料A、物料B），但處理不同物料的效率不同。具體信息如下：-單元1：處理物料A耗時(shí)1分鐘，處理物料B耗時(shí)2分鐘。-單元2：處理物料A耗時(shí)2分鐘，處理物料B耗時(shí)1分鐘。-單元3：處理物料A耗時(shí)1分鐘，處理物料B耗時(shí)3分鐘。生產(chǎn)線的目標(biāo)是在單位時(shí)間內(nèi)（例如1小時(shí)）最大化處理的物料總量（單位：件）。假設(shè)物料A和B的供應(yīng)是無限的，且物料進(jìn)入和離開系統(tǒng)的時(shí)間可以精確控制。1.（4分）請定義該問題的狀態(tài)空間S、動(dòng)作空間A。2.（6分）簡要說明使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決此問題的思路，選擇合適的算法（如DQN、DDPG、PPO等），并說明理由。3.（10分）設(shè)計(jì)該問題的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，需要考慮如何量化“最大化處理物料總量”這一目標(biāo)，并簡要說明設(shè)計(jì)思路，可能需要考慮的挑戰(zhàn)。4.（10分）在實(shí)際部署中，該強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器可能面臨哪些挑戰(zhàn)？請列舉至少三項(xiàng)，并簡述應(yīng)對思路。5.（10分）除了最大化總量，你認(rèn)為還可以從哪些角度優(yōu)化該生產(chǎn)線的調(diào)度？如果考慮這些角度，會對強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器的設(shè)計(jì)帶來哪些影響？試卷答案一、選擇題1.D2.C3.C4.A5.C6.B7.B8.C9.AB10.A二、填空題1.獎(jiǎng)勵(lì)（或回報(bào)）2.折扣因子；概率（或期望）3.模型無關(guān)（或純基于經(jīng)驗(yàn)）4.經(jīng)驗(yàn)回放5.端到端（或深度）6.連續(xù)值（或輸出）7.樣本效率（或數(shù)據(jù)稀疏性）8.危險(xiǎn)（或?yàn)?zāi)難）9.策略梯度（或?qū)Σ呗缘奶荻龋?0.近端策略優(yōu)化（或PPO）三、簡答題1.狀態(tài)空間（一組所有可能的環(huán)境狀態(tài)）；動(dòng)作空間（在給定狀態(tài)下智能體可能執(zhí)行的所有動(dòng)作的集合）；狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率（描述在當(dāng)前狀態(tài)執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作后轉(zhuǎn)移到下一個(gè)狀態(tài)的概率）；獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（描述在給定狀態(tài)下執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作后獲得的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)）。2.DQN通過觀察當(dāng)前狀態(tài)s和當(dāng)前Q網(wǎng)絡(luò)輸出的Q值來選擇動(dòng)作，但直接使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)δ(s',a')來計(jì)算更新目標(biāo)Q(s,a)時(shí)會因?yàn)槟繕?biāo)值不穩(wěn)定而導(dǎo)致訓(xùn)練困難。目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的作用是使用一個(gè)與主Q網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同但參數(shù)固定（或緩慢更新）的網(wǎng)絡(luò)來估算下一狀態(tài)的價(jià)值，從而提供一個(gè)更穩(wěn)定、更準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)目標(biāo)，有助于提高DQN的收斂性和穩(wěn)定性。3.探索是指智能體嘗試新的動(dòng)作或狀態(tài)以發(fā)現(xiàn)更好策略的行為，而利用是指智能體堅(jiān)持執(zhí)行已知能夠獲得較好回報(bào)的動(dòng)作或策略。探索-利用困境是智能體在需要學(xué)習(xí)未知信息（探索）和利用已知信息獲得穩(wěn)定回報(bào)（利用）之間進(jìn)行的權(quán)衡。常用的探索策略包括：ε-greedy策略（以概率1-ε選擇當(dāng)前最優(yōu)動(dòng)作，以概率ε隨機(jī)選擇其他動(dòng)作）、Ornstein-Uhlenbeck過程（為動(dòng)作添加高斯噪聲進(jìn)行探索）等。4.設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)時(shí)需要考慮：獎(jiǎng)勵(lì)信號的質(zhì)量（是否清晰、及時(shí)地反映任務(wù)目標(biāo)）、稀疏性與稠密性（獎(jiǎng)勵(lì)是否容易獲?。⒀舆t性（回報(bào)是否延遲）、可加性、尺度不變性、與環(huán)境的兼容性（是否會導(dǎo)致非預(yù)期行為或危險(xiǎn)動(dòng)作）、計(jì)算效率等。在工業(yè)應(yīng)用中，還需考慮物理約束、安全限制、實(shí)際運(yùn)行成本等因素。四、計(jì)算題E[r|s1,π]=0.5*r(s1,a1)+0.5*r(s1,a2)=0.5*(1)+0.5*(0)=0.5五、方案設(shè)計(jì)題1.狀態(tài)空間S：可以包含當(dāng)前所有處理單元的忙閑狀態(tài)（例如，每個(gè)單元用一個(gè)二進(jìn)制變量表示，0表示空閑，1表示忙）、當(dāng)前等待處理的物料類型、各單元的累計(jì)工作時(shí)長等信息。狀態(tài)維度取決于處理單元數(shù)量和需要追蹤的狀態(tài)信息粒度。例如，如果只關(guān)注單元忙閑和當(dāng)前處理的物料類型，狀態(tài)可以表示為(單元1狀態(tài),單元2狀態(tài),單元3狀態(tài),當(dāng)前處理物料A的單元編號)。動(dòng)作空間A：每個(gè)狀態(tài)下的動(dòng)作是選擇下一個(gè)要處理的物料（A或B），或者選擇不處理任何物料（如果系統(tǒng)允許）。對于有三個(gè)單元的簡單串行流水線，每個(gè)狀態(tài)下的動(dòng)作可能是選擇放入哪個(gè)空閑單元處理物料A，或者選擇放入哪個(gè)空閑單元處理物料B。動(dòng)作空間的大小取決于空閑單元數(shù)量和可選物料類型。例如，如果當(dāng)前有k個(gè)空閑單元，可以選擇處理A或B，則動(dòng)作可以表示為(空閑單元編號,物料類型)的組合，大小為k*2。2.思路：該問題是一個(gè)連續(xù)時(shí)間或離散時(shí)間步長的序列決策問題，目標(biāo)函數(shù)（最大化處理總量）可以看作是長期獎(jiǎng)勵(lì)。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)適合處理這種高維狀態(tài)空間和可能的連續(xù)動(dòng)作空間（選擇哪個(gè)單元處理哪個(gè)物料）?？梢赃x擇DDPG或PPO等基于Actor-Critic的算法。DDPG適用于連續(xù)動(dòng)作空間，但可能對探索不足；PPO則更穩(wěn)定，探索與利用平衡得更好?？紤]到生產(chǎn)線調(diào)度的穩(wěn)定性和效率要求，PPO可能是更合適的選擇，因?yàn)樗芴峁└鼜?qiáng)的策略約束，避免策略劇烈波動(dòng)。3.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)：*基礎(chǔ)獎(jiǎng)勵(lì)：可以設(shè)定處理一件物料A得+1分，處理一件物料B得+1分。獎(jiǎng)勵(lì)應(yīng)在物料離開最后一個(gè)處理單元時(shí)給予。*優(yōu)化獎(jiǎng)勵(lì)：為了鼓勵(lì)更快的處理，可以加入時(shí)間懲罰項(xiàng)，例如每分鐘未完成處理的物料扣分，或者獎(jiǎng)勵(lì)處理速度（如單位時(shí)間內(nèi)處理的物料件數(shù)）。*約束獎(jiǎng)勵(lì)/懲罰：可以加入懲罰項(xiàng)來避免違反約束，例如如果某個(gè)單元超時(shí)運(yùn)行則扣除大量分?jǐn)?shù)，或者如果物料在系統(tǒng)中等待時(shí)間過長則扣除分?jǐn)?shù)。*設(shè)計(jì)思路：核心是最大化單位時(shí)間內(nèi)的物料處理總量。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)應(yīng)直接鼓勵(lì)處理動(dòng)作，并適當(dāng)懲罰低效或違規(guī)行為。需要平衡長期獎(jiǎng)勵(lì)（總量）和短期獎(jiǎng)勵(lì)（速度、效率）。*挑戰(zhàn)：獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)對學(xué)習(xí)結(jié)果至關(guān)重要，設(shè)計(jì)不當(dāng)可能導(dǎo)致非預(yù)期行為（如只追求速度而忽略效率，或只處理高獎(jiǎng)勵(lì)物料）。獎(jiǎng)勵(lì)稀疏性也可能導(dǎo)致學(xué)習(xí)困難。4.挑戰(zhàn)與應(yīng)對：*挑戰(zhàn)：樣本效率低。由于生產(chǎn)線運(yùn)行成本高，獲取大量真實(shí)數(shù)據(jù)困難。應(yīng)對：使用模擬環(huán)境進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或離線學(xué)習(xí)；利用模型基強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Model-BasedRL）先學(xué)習(xí)環(huán)境模型再用模型生成數(shù)據(jù)；采用更樣本高效的算法。*挑戰(zhàn)：環(huán)境動(dòng)態(tài)性。生產(chǎn)線參數(shù)（如處理時(shí)間）可能隨設(shè)備磨損而變化，物料需求可能波動(dòng)。應(yīng)對：設(shè)計(jì)能夠在線適應(yīng)變化的控制器；定期重新訓(xùn)練或微調(diào)模型；加入對環(huán)境變化的監(jiān)測和預(yù)警機(jī)制。*挑戰(zhàn)：安全性與魯棒性?？刂破骺赡茏龀鰧?dǎo)致設(shè)備損壞或生產(chǎn)中斷的危險(xiǎn)動(dòng)作。應(yīng)對：實(shí)施安全護(hù)欄（如約束條件或緊急停止機(jī)制）；使用安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)（SafeRL