2025年大學(xué)人工智能（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）升學(xué)測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題4分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境交互，根據(jù)（）來(lái)調(diào)整自己的行為策略。A.獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)B.狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率C.初始狀態(tài)D.動(dòng)作空間2.Q學(xué)習(xí)算法主要用于求解（）。A.最優(yōu)策略B.狀態(tài)價(jià)值函數(shù)C.動(dòng)作價(jià)值函數(shù)D.以上都是3.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，折扣因子γ的取值范圍通常是（）。A.[0,1]B.(-1,1)C.[0,+∞)D.(-∞,+∞)4.以下哪種算法不屬于基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法？（）A.A2CB.A3CC.DQND.PPO5.智能體在環(huán)境中執(zhí)行動(dòng)作后，會(huì)接收到（）。A.新的狀態(tài)B.獎(jiǎng)勵(lì)C.以上都是D.以上都不是6.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）中使用了（）來(lái)近似動(dòng)作價(jià)值函數(shù)。A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹C.支持向量機(jī)D.聚類算法7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索與利用平衡問(wèn)題，是指智能體既要（）新的動(dòng)作，又要利用已有的經(jīng)驗(yàn)選擇較好的動(dòng)作。A.探索B.利用C.平衡D.以上都不對(duì)8.在連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，常用的方法有（）。A.策略梯度方法B.基于模型的方法C.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法D.以上都是9.以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)，說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。A.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)應(yīng)與智能體的目標(biāo)一致B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)應(yīng)能夠引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以是任意的，不需要考慮智能體的行為D.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)會(huì)影響強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果10.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體之間的交互方式有（）。A.合作B.競(jìng)爭(zhēng)C.混合D.以上都是二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，漏選得部分分，錯(cuò)選不得分）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要要素包括（）。A.智能體B.環(huán)境C.狀態(tài)D.動(dòng)作E.獎(jiǎng)勵(lì)2.以下哪些算法是基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法？（）A.Q學(xué)習(xí)B.SARSAC.DQND.A2CE.A3C3.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，用于優(yōu)化策略的方法有（）。A.基于梯度的方法B.基于搜索的方法C.基于模型的方法D.基于進(jìn)化的方法E.基于模仿學(xué)習(xí)的方法4.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)，主要應(yīng)用場(chǎng)景包括（）。A.機(jī)器人控制B.游戲C.自動(dòng)駕駛D.金融E.醫(yī)療5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略評(píng)估方法有（）。A.動(dòng)態(tài)規(guī)劃B.蒙特卡羅方法C.時(shí)序差分方法D.最小二乘法E.梯度下降法三、判斷題（總共10題，每題3分，請(qǐng)判斷對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)填寫“√”或“×”）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的目標(biāo)是最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。（）2.Q學(xué)習(xí)算法只能用于離散動(dòng)作空間的問(wèn)題。（）3.折扣因子γ越大，智能體越關(guān)注短期獎(jiǎng)勵(lì)。（）4.基于策略梯度的算法直接優(yōu)化策略，而不是值函數(shù)。（）5.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）可以處理連續(xù)狀態(tài)和動(dòng)作空間的問(wèn)題。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索與利用平衡是一個(gè)難以解決的問(wèn)題。（）7.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體之間的合作一定能提高整體性能。（）8.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的收斂速度沒(méi)有影響。（）9.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的狀態(tài)價(jià)值函數(shù)和動(dòng)作價(jià)值函數(shù)是等價(jià)的。（）10.基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法需要先學(xué)習(xí)環(huán)境的模型。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題）1.簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中策略梯度算法的基本思想。2.請(qǐng)說(shuō)明深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）是如何解決傳統(tǒng)Q學(xué)習(xí)算法的局限性的。3.在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，合作學(xué)習(xí)面臨的主要挑戰(zhàn)有哪些？五、論述題（總共1題，每題20分，請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述你的觀點(diǎn)）結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的重要性和發(fā)展前景。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.A2.D3.A4.C5.C6.A7.A8.D9.C10.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABCDE2.ABC3.AC4.ABCDE5.ABC三、判斷題1.√2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.×10.√四、簡(jiǎn)答題1.策略梯度算法的基本思想是通過(guò)計(jì)算策略的梯度來(lái)優(yōu)化策略。智能體根據(jù)當(dāng)前策略生成動(dòng)作，與環(huán)境交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)。通過(guò)計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)關(guān)于策略參數(shù)的梯度，利用梯度上升法更新策略參數(shù)，使得策略在長(zhǎng)期內(nèi)能夠獲得更高的累積獎(jiǎng)勵(lì)。2.DQN解決傳統(tǒng)Q學(xué)習(xí)算法局限性的方式：一是引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)近似動(dòng)作價(jià)值函數(shù)，能夠處理高維狀態(tài)空間；二是使用經(jīng)驗(yàn)回放，打破數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，提高學(xué)習(xí)穩(wěn)定性；三是固定目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，減少Q(mào)值估計(jì)的偏差。3.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中合作學(xué)習(xí)面臨的主要挑戰(zhàn)：一是智能體之間的通信和協(xié)調(diào)困難；二是獎(jiǎng)勵(lì)分配問(wèn)題，如何公平合理地分配獎(jiǎng)勵(lì)以激勵(lì)合作；三是策略同步問(wèn)題，確保智能體的策略在合作中相互配合。五、論述題強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域具有極其重要的地位和廣闊的發(fā)展前景。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，如機(jī)器人控制，強(qiáng)化學(xué)習(xí)能讓機(jī)器人通過(guò)不斷與環(huán)境交互，學(xué)習(xí)到最優(yōu)的行動(dòng)策略，完成復(fù)雜任務(wù)。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，強(qiáng)