2026年強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念測(cè)試題庫(kù)含答案一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心目標(biāo)是？A.最小化誤差B.最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)C.生成最優(yōu)決策樹(shù)D.構(gòu)建最復(fù)雜的模型2.基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法屬于？A.模型基方法Q.基于策略的方法C.基于值的方法D.基于梯度的方法3.在Q-learning中，更新規(guī)則中的α（學(xué)習(xí)率）主要作用是？A.調(diào)整動(dòng)作空間的維度B.平衡探索與利用C.控制折扣因子γD.降低模型復(fù)雜度4.離散動(dòng)作空間與連續(xù)動(dòng)作空間的主要區(qū)別在于？A.狀態(tài)數(shù)量不同B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)不同C.動(dòng)作表示方式不同D.環(huán)境復(fù)雜度不同5.蒙特卡洛方法在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的主要應(yīng)用是？A.策略梯度計(jì)算B.值函數(shù)估計(jì)C.動(dòng)作-狀態(tài)對(duì)采樣D.模型預(yù)測(cè)6.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）的核心思想是？A.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.采用蒙特卡洛樹(shù)搜索C.將Q-table擴(kuò)展為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.利用變分自編碼器7.ε-greedy策略中，ε的主要作用是？A.控制學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.平衡探索與利用D.設(shè)置動(dòng)作閾值8.在Actor-Critic方法中，Actor的作用是？A.估計(jì)狀態(tài)值B.生成最優(yōu)策略C.計(jì)算梯度下降D.更新Q-table9.動(dòng)作空間為連續(xù)時(shí)，通常使用哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法？A.SARSAB.Q-learningC.控制理論方法D.基于梯度的策略?xún)?yōu)化10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的折扣因子γ取值范圍是？A.[0,1]B.(0,1)C.[0,∞)D.(-1,1)二、多選題（共5題，每題3分，合計(jì)15分）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的三要素包括？A.狀態(tài)B.動(dòng)作C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略E.環(huán)境模型2.基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法需要？A.學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)B.學(xué)習(xí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率C.設(shè)計(jì)最優(yōu)策略D.進(jìn)行大量采樣E.估計(jì)值函數(shù)3.Q-learning與SARSA的主要區(qū)別在于？A.Q-learning是離線(xiàn)學(xué)習(xí)B.SARSA是在線(xiàn)學(xué)習(xí)C.Q-learning使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)D.SARSA需要估計(jì)下一狀態(tài)值E.Q-learning不需要環(huán)境模型4.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)包括？A.處理高維狀態(tài)空間B.自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示C.適用于連續(xù)動(dòng)作空間D.需要大量計(jì)算資源E.保證全局最優(yōu)解5.探索策略在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的作用是？A.避免局部最優(yōu)B.增加樣本多樣性C.提高收斂速度D.降低計(jì)算復(fù)雜度E.保證策略穩(wěn)定性三、判斷題（共10題，每題1分，合計(jì)10分）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是在所有時(shí)間步上最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。2.Q-learning是一種無(wú)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。3.ε-greedy策略中，ε=0表示完全利用當(dāng)前策略。4.Actor-Critic方法比Q-learning更容易實(shí)現(xiàn)并行化。5.動(dòng)作空間為連續(xù)時(shí)，需要離散化處理才能使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。6.基于梯度的策略?xún)?yōu)化方法可以直接處理連續(xù)動(dòng)作空間。7.蒙特卡洛方法適用于稀疏獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境。8.值函數(shù)估計(jì)的目的是直接學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。9.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要預(yù)定義狀態(tài)空間和動(dòng)作空間。10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的折扣因子γ=1表示只考慮當(dāng)前時(shí)間步的獎(jiǎng)勵(lì)。四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分，合計(jì)25分）1.簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.解釋什么是“探索-利用困境”，并說(shuō)明常見(jiàn)的解決方法。3.描述Q-learning的更新規(guī)則及其含義。4.簡(jiǎn)述Actor-Critic方法的基本原理及其優(yōu)勢(shì)。5.如何評(píng)估強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的性能？五、計(jì)算題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.假設(shè)一個(gè)簡(jiǎn)單的馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）有3個(gè)狀態(tài)（S1,S2,S3）和2個(gè)動(dòng)作（A1,A2），獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)為：-R(S1,A1)=1,R(S1,A2)=0-R(S2,A1)=-1,R(S2,A2)=0-R(S3,A1)=0,R(S3,A2)=1狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為：-P(S2|S1,A1)=0.8,P(S3|S1,A1)=0.2-P(S1|S1,A2)=0.5,P(S2|S1,A2)=0.5-P(S1|S2,A1)=0.7,P(S3|S2,A1)=0.3-P(S3|S2,A2)=0.6,P(S1|S2,A2)=0.4-P(S1|S3,A1)=0.4,P(S2|S3,A1)=0.6-P(S2|S3,A2)=0.3,P(S3|S3,A2)=0.7請(qǐng)計(jì)算狀態(tài)S1的價(jià)值函數(shù)V(S1)，假設(shè)折扣因子γ=0.9。2.假設(shè)一個(gè)深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）使用ReLU激活函數(shù)，輸入層維度為4，隱藏層維度為64，輸出層維度為2（對(duì)應(yīng)2個(gè)動(dòng)作）。請(qǐng)寫(xiě)出該網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算結(jié)構(gòu)，并解釋如何選擇動(dòng)作。3.在Actor-Critic方法中，假設(shè)Actor網(wǎng)絡(luò)的輸出為動(dòng)作概率分布，Critic網(wǎng)絡(luò)輸出為狀態(tài)值函數(shù)。請(qǐng)描述如何計(jì)算Actor的損失函數(shù)，并解釋如何更新Actor網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。答案與解析一、單選題答案1.B2.C3.B4.C5.C6.C7.C8.B9.C10.B解析：-1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心是最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)，而非最小化誤差或構(gòu)建復(fù)雜模型。-2.基于值函數(shù)的方法（如Q-learning）直接估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作價(jià)值函數(shù)，而非直接學(xué)習(xí)策略。-3.α（學(xué)習(xí)率）控制新經(jīng)驗(yàn)對(duì)舊值的更新速度，是探索與利用的平衡手段。-4.離散動(dòng)作空間是離散取值，連續(xù)動(dòng)作空間是連續(xù)取值，本質(zhì)區(qū)別在于動(dòng)作表示方式。-5.蒙特卡洛方法通過(guò)隨機(jī)采樣估計(jì)期望獎(jiǎng)勵(lì)，適用于稀疏獎(jiǎng)勵(lì)場(chǎng)景。-6.DQN將Q-table替換為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以處理高維狀態(tài)空間。-7.ε-greedy中ε=0表示完全利用當(dāng)前策略，ε=1表示隨機(jī)探索。-8.Actor負(fù)責(zé)生成策略，即輸出動(dòng)作概率分布。-9.連續(xù)動(dòng)作空間需要使用控制理論方法或基于梯度的策略?xún)?yōu)化（如SAC）。-10.折扣因子γ∈(0,1)表示對(duì)未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)的折損程度，γ=1表示不考慮未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)。二、多選題答案1.A,B,C,D2.B,C3.B,D4.A,B,C,D5.A,B,C解析：-1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的三要素是狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)和策略。-2.基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)環(huán)境模型（狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)）。-3.SARSA是在線(xiàn)學(xué)習(xí)，直接估計(jì)下一狀態(tài)值；Q-learning是離線(xiàn)學(xué)習(xí)，使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)平滑更新。-4.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于處理高維輸入、自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，但計(jì)算成本高。-5.探索策略通過(guò)隨機(jī)動(dòng)作增加樣本多樣性，避免局部最優(yōu)，但可能降低收斂速度。三、判斷題答案1.×（目標(biāo)是最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)，而非所有時(shí)間步）2.√（Q-learning不依賴(lài)環(huán)境模型）3.√（ε=0表示完全利用，ε=1表示完全探索）4.√（Actor-Critic可并行計(jì)算策略和值函數(shù)）5.×（連續(xù)動(dòng)作空間可直接使用梯度方法）6.√（基于梯度的方法如SAC可處理連續(xù)動(dòng)作）7.√（蒙特卡洛方法適用于稀疏獎(jiǎng)勵(lì)，通過(guò)多次采樣平滑估計(jì)）8.×（值函數(shù)估計(jì)是策略學(xué)習(xí)的輔助手段，而非直接目標(biāo)）9.×（深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可自動(dòng)學(xué)習(xí)狀態(tài)空間）10.√（γ=1表示只考慮當(dāng)前獎(jiǎng)勵(lì)，γ<1表示考慮未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)）四、簡(jiǎn)答題答案1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別：-監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴(lài)標(biāo)注數(shù)據(jù)（輸入-輸出對(duì)），強(qiáng)化學(xué)習(xí)依賴(lài)環(huán)境反饋（獎(jiǎng)勵(lì)/懲罰）。-監(jiān)督學(xué)習(xí)目標(biāo)是擬合映射關(guān)系，強(qiáng)化學(xué)習(xí)目標(biāo)是學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。-強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要與環(huán)境交互，監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)需交互。2.探索-利用困境：強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要在探索新動(dòng)作（獲取信息）和利用已知最優(yōu)動(dòng)作（獲取獎(jiǎng)勵(lì)）之間平衡。解決方法：ε-greedy、UCB（置信區(qū)間探索）、基于噪聲的梯度方法。3.Q-learning更新規(guī)則：Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmax_a'Q(s',a')-Q(s,a)]含義：根據(jù)當(dāng)前獎(jiǎng)勵(lì)和下一狀態(tài)的最優(yōu)值更新當(dāng)前狀態(tài)-動(dòng)作值。4.Actor-Critic方法原理：-Actor：輸出動(dòng)作概率分布，通過(guò)Critic提供的梯度更新。-Critic：估計(jì)狀態(tài)值或狀態(tài)-動(dòng)作值，指導(dǎo)Actor優(yōu)化策略。優(yōu)勢(shì)：減少采樣需求（在線(xiàn)估計(jì)值函數(shù)），收斂更快。5.評(píng)估強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法性能：-平均獎(jiǎng)勵(lì)（Return）：長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。-探索效率（Explorationrate）：隨機(jī)動(dòng)作比例。-訓(xùn)練時(shí)間：收斂速度。五、計(jì)算題答案1.Q-learning計(jì)算：初始Q值設(shè)為0，γ=0.9，計(jì)算Q(S1,A1)和Q(S1,A2)：-Q(S1,A1)←0+0.1[1+0.9max(Q(S2,A1),Q(S3,A1))-Q(S1,A1)]-Q(S1,A2)←0+0.1[0+0.9max(Q(S1,A1),Q(S2,A2))-Q(S1,A2)]遞歸計(jì)算可得Q(S1,A1)≈0.632,Q(S1,A2)≈0.368→選擇A1。2.DQN計(jì)算結(jié)構(gòu)：輸入層（4）→ReLU（64）→ReLU（64）→