2026年強(qiáng)化學(xué)習(xí)與決策智能試題集一、單選題（每題2分，共20題）1.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種方法不屬于基于模型的算法？A.Q-learningB.SARSAC.Dyna-QD.DDPG2.在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）中，以下哪種策略有助于解決非平穩(wěn)性問(wèn)題？A.固定策略B.共享獎(jiǎng)勵(lì)C.獨(dú)立學(xué)習(xí)D.狀態(tài)共享3.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于Actor-Critic算法？A.CNNB.RNNC.DQND.A3C4.在馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）中，以下哪種因素不屬于狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的組成部分？A.狀態(tài)B.動(dòng)作C.獎(jiǎng)勵(lì)D.狀態(tài)轉(zhuǎn)移5.在DeepQ-Network（DQN）中，以下哪種方法用于緩解目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新的不穩(wěn)定性？A.REINFORCEB.DoubleDQNC.DDPGD.A2C6.在策略梯度方法中，以下哪種算法屬于基于采樣的方法？A.Q-learningB.REINFORCEC.SARSAD.DDPG7.在部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程（POMDP）中，以下哪種技術(shù)用于處理不確定性？A.值迭代B.狀態(tài)估計(jì)C.動(dòng)作選擇D.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)8.在多智能體協(xié)作強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）中，以下哪種方法用于平衡探索與利用？A.IndependentQ-LearningB.Q-LearningC.CentralizedTrainingwithLocalExecutionD.AsynchronousAdvantageActor-Critic9.在深度確定性策略梯度（DDPG）算法中，以下哪種機(jī)制用于解決非平穩(wěn)性問(wèn)題？A.離散動(dòng)作空間B.帶有Actor-Critic的架構(gòu)C.多智能體協(xié)同D.離散時(shí)間步長(zhǎng)10.在模型預(yù)測(cè)控制（MPC）中，以下哪種方法用于優(yōu)化長(zhǎng)期決策？A.Q-learningB.ModelPredictiveControlC.REINFORCED.SARSA二、多選題（每題3分，共10題）1.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些屬于基于值函數(shù)的方法？A.Q-learningB.SARSAC.DQND.REINFORCE2.在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些技術(shù)有助于解決信用分配問(wèn)題？A.獎(jiǎng)勵(lì)共享B.信用分配C.狀態(tài)共享D.模型預(yù)測(cè)控制3.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些屬于Actor-Critic算法的變種？A.DDPGB.A2CC.DQND.SAC4.在馬爾可夫決策過(guò)程中，以下哪些因素屬于MDP的組成部分？A.狀態(tài)空間B.動(dòng)作空間C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)D.狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率5.在深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）中，以下哪些技術(shù)用于提高樣本效率？A.DoubleDQNB.PrioritizedExperienceReplayC.DuelingDQND.RainbowDQN6.在部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程中，以下哪些方法用于處理不確定性？A.值迭代B.狀態(tài)估計(jì)C.動(dòng)作選擇D.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)7.在多智能體協(xié)作強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些技術(shù)有助于提高協(xié)作效率？A.獎(jiǎng)勵(lì)共享B.狀態(tài)共享C.中央訓(xùn)練與局部執(zhí)行D.信用分配8.在深度確定性策略梯度（DDPG）算法中，以下哪些機(jī)制有助于提高穩(wěn)定性？A.離散動(dòng)作空間B.帶有Actor-Critic的架構(gòu)C.多智能體協(xié)同D.離散時(shí)間步長(zhǎng)9.在模型預(yù)測(cè)控制（MPC）中，以下哪些方法用于優(yōu)化長(zhǎng)期決策？A.值迭代B.模型預(yù)測(cè)控制C.REINFORCED.動(dòng)態(tài)規(guī)劃10.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些技術(shù)有助于解決樣本效率問(wèn)題？A.PrioritizedExperienceReplayB.DoubleDQNC.DuelingDQND.RainbowDQN三、判斷題（每題1分，共20題）1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種無(wú)模型的控制方法。2.在馬爾可夫決策過(guò)程中，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是已知的。3.DeepQ-Network（DQN）適用于連續(xù)動(dòng)作空間。4.Actor-Critic算法可以同時(shí)優(yōu)化策略和價(jià)值函數(shù)。5.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）的目標(biāo)是最大化所有智能體的總獎(jiǎng)勵(lì)。6.策略梯度方法適用于離散動(dòng)作空間。7.部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程（POMDP）的狀態(tài)是部分可觀測(cè)的。8.模型預(yù)測(cè)控制（MPC）是一種基于模型的控制方法。9.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，ReplayBuffer用于存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。10.DDPG算法適用于離散動(dòng)作空間。11.Q-learning是一種無(wú)模型的算法。12.多智能體協(xié)作強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）的目標(biāo)是最大化所有智能體的總獎(jiǎng)勵(lì)。13.Actor-Critic算法可以同時(shí)優(yōu)化策略和價(jià)值函數(shù)。14.部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程（POMDP）的狀態(tài)是部分可觀測(cè)的。15.模型預(yù)測(cè)控制（MPC）是一種基于模型的控制方法。16.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，ReplayBuffer用于存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。17.DDPG算法適用于離散動(dòng)作空間。18.Q-learning是一種無(wú)模型的算法。19.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）的目標(biāo)是最大化所有智能體的總獎(jiǎng)勵(lì)。20.Actor-Critic算法可以同時(shí)優(yōu)化策略和價(jià)值函數(shù)。四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）1.簡(jiǎn)述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。2.解釋多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）中的信用分配問(wèn)題，并列舉兩種解決方法。3.描述部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程（POMDP）的挑戰(zhàn)，并簡(jiǎn)述一種應(yīng)對(duì)方法。4.解釋深度確定性策略梯度（DDPG）算法的核心思想及其優(yōu)勢(shì)。5.比較Q-learning和SARSA算法的異同點(diǎn)。6.簡(jiǎn)述模型預(yù)測(cè)控制（MPC）的基本原理及其在工業(yè)控制中的應(yīng)用。五、論述題（每題10分，共2題）1.詳細(xì)論述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用，包括具體算法、挑戰(zhàn)和未來(lái)發(fā)展方向。2.比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的最優(yōu)控制方法，分析強(qiáng)化學(xué)習(xí)在復(fù)雜決策問(wèn)題中的優(yōu)勢(shì)，并舉例說(shuō)明其在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用。答案與解析一、單選題答案與解析1.C解析：Dyna-Q是一種基于模型的算法，而Q-learning、SARSA和DDPG均屬于無(wú)模型算法。2.B解析：共享獎(jiǎng)勵(lì)有助于解決非平穩(wěn)性問(wèn)題，通過(guò)平衡智能體之間的利益，提高整體性能。3.D解析：A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）使用Actor-Critic架構(gòu)，而其他選項(xiàng)均不屬于該架構(gòu)。4.C解析：獎(jiǎng)勵(lì)不屬于狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的組成部分，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率僅由狀態(tài)和動(dòng)作決定。5.B解析：DoubleDQN通過(guò)改進(jìn)目標(biāo)Q值的選擇，緩解了DQN中的過(guò)度估計(jì)問(wèn)題。6.B解析：REINFORCE是一種基于采樣的策略梯度方法，而其他選項(xiàng)均不屬于基于采樣的方法。7.B解析：狀態(tài)估計(jì)技術(shù)用于處理POMDP中的不確定性，通過(guò)估計(jì)隱藏狀態(tài)提高決策性能。8.C解析：中央訓(xùn)練與局部執(zhí)行（CTLE）通過(guò)全局優(yōu)化策略，平衡探索與利用。9.B解析：DDPG使用Actor-Critic架構(gòu)，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)回放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新提高穩(wěn)定性。10.B解析：模型預(yù)測(cè)控制（MPC）通過(guò)優(yōu)化未來(lái)一系列動(dòng)作，解決長(zhǎng)期決策問(wèn)題。二、多選題答案與解析1.A,B,C解析：Q-learning、SARSA和DQN均屬于基于值函數(shù)的方法，而REINFORCE是基于策略的方法。2.A,B解析：獎(jiǎng)勵(lì)共享和信用分配是解決MARL中信用分配問(wèn)題的常用技術(shù)。3.A,B,D解析：DDPG、A2C和SAC均屬于Actor-Critic算法的變種，而DQN不屬于。4.A,B,C,D解析：MDP的組成部分包括狀態(tài)空間、動(dòng)作空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。5.A,B,C,D解析：DoubleDQN、PrioritizedExperienceReplay、DuelingDQN和RainbowDQN均用于提高DQN的樣本效率。6.B,C,D解析：狀態(tài)估計(jì)、動(dòng)作選擇和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是處理POMDP不確定性的關(guān)鍵技術(shù)。7.A,B,C解析：獎(jiǎng)勵(lì)共享、狀態(tài)共享和中央訓(xùn)練與局部執(zhí)行有助于提高M(jìn)ARL的協(xié)作效率。8.B,C解析：帶有Actor-Critic的架構(gòu)和多智能體協(xié)同有助于提高DDPG的穩(wěn)定性。9.B解析：模型預(yù)測(cè)控制（MPC）是優(yōu)化長(zhǎng)期決策的常用方法。10.A,B,C,D解析：PrioritizedExperienceReplay、DoubleDQN、DuelingDQN和RainbowDQN均有助于提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)的樣本效率。三、判斷題答案與解析1.正確解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種無(wú)模型的控制方法，通過(guò)學(xué)習(xí)環(huán)境模型進(jìn)行決策。2.錯(cuò)誤解析：在馬爾可夫決策過(guò)程中，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率可以是已知的或未知的，但傳統(tǒng)MDP假設(shè)是已知的。3.錯(cuò)誤解析：DeepQ-Network（DQN）適用于離散動(dòng)作空間，而連續(xù)動(dòng)作空間通常使用DDPG等算法。4.正確解析：Actor-Critic算法通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化策略和價(jià)值函數(shù)，提高學(xué)習(xí)效率。5.正確解析：多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）的目標(biāo)是最大化所有智能體的總獎(jiǎng)勵(lì)，實(shí)現(xiàn)協(xié)作。6.錯(cuò)誤解析：策略梯度方法適用于連續(xù)動(dòng)作空間，而Q-learning等算法適用于離散動(dòng)作空間。7.正確解析：部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程（POMDP）的狀態(tài)是部分可觀測(cè)的，需要通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。8.正確解析：模型預(yù)測(cè)控制（MPC）是一種基于模型的控制方法，通過(guò)優(yōu)化未來(lái)一系列動(dòng)作進(jìn)行決策。9.正確解析：在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，ReplayBuffer用于存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，提高樣本效率。10.錯(cuò)誤解析：DDPG算法適用于連續(xù)動(dòng)作空間，而離散動(dòng)作空間通常使用DQN等算法。11.正確解析：Q-learning是一種無(wú)模型的算法，通過(guò)學(xué)習(xí)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)進(jìn)行決策。12.正確解析：多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）的目標(biāo)是最大化所有智能體的總獎(jiǎng)勵(lì)，實(shí)現(xiàn)協(xié)作。13.正確解析：Actor-Critic算法通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化策略和價(jià)值函數(shù)，提高學(xué)習(xí)效率。14.正確解析：部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程（POMDP）的狀態(tài)是部分可觀測(cè)的，需要通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。15.正確解析：模型預(yù)測(cè)控制（MPC）是一種基于模型的控制方法，通過(guò)優(yōu)化未來(lái)一系列動(dòng)作進(jìn)行決策。16.正確解析：在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，ReplayBuffer用于存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，提高樣本效率。17.錯(cuò)誤解析：DDPG算法適用于連續(xù)動(dòng)作空間，而離散動(dòng)作空間通常使用DQN等算法。18.正確解析：Q-learning是一種無(wú)模型的算法，通過(guò)學(xué)習(xí)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)進(jìn)行決策。19.正確解析：多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）的目標(biāo)是最大化所有智能體的總獎(jiǎng)勵(lì)，實(shí)現(xiàn)協(xié)作。20.正確解析：Actor-Critic算法通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化策略和價(jià)值函數(shù)，提高學(xué)習(xí)效率。四、簡(jiǎn)答題答案與解析1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在路徑規(guī)劃、障礙物避讓和決策控制等方面。通過(guò)學(xué)習(xí)復(fù)雜的駕駛場(chǎng)景，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)高效、安全的自動(dòng)駕駛。其優(yōu)勢(shì)包括：-自適應(yīng)性：能夠根據(jù)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，適應(yīng)不同的道路和交通狀況。-樣本效率：通過(guò)智能體與環(huán)境的交互，能夠快速學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。-魯棒性：能夠處理復(fù)雜的駕駛場(chǎng)景，如多車道行駛、交叉口通行等。2.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）中的信用分配問(wèn)題及解決方法信用分配問(wèn)題是指如何確定每個(gè)智能體在協(xié)作任務(wù)中的貢獻(xiàn)。解決方法包括：-獎(jiǎng)勵(lì)共享：通過(guò)共享獎(jiǎng)勵(lì)，平衡智能體之間的利益，減少信用分配問(wèn)題。-信用分配機(jī)制：通過(guò)設(shè)計(jì)信用分配機(jī)制，如基于行為的信用分配（BCA），明確每個(gè)智能體的貢獻(xiàn)。3.部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程（POMDP）的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)方法POMDP的挑戰(zhàn)包括：-不確定性：狀態(tài)部分可觀測(cè)，導(dǎo)致決策過(guò)程中存在不確定性。-信息缺失：需要通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，增加計(jì)算復(fù)雜度。應(yīng)對(duì)方法包括：-狀態(tài)估計(jì)：通過(guò)濾波算法（如卡爾曼濾波）估計(jì)隱藏狀態(tài)，提高決策性能。4.深度確定性策略梯度（DDPG）算法的核心思想及其優(yōu)勢(shì)DDPG算法的核心思想是通過(guò)Actor-Critic架構(gòu)，聯(lián)合優(yōu)化策略和價(jià)值函數(shù)。具體包括：-Actor：輸出確定性動(dòng)作。-Critic：輸出狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)。優(yōu)勢(shì)包括：-連續(xù)動(dòng)作空間：適用于連續(xù)動(dòng)作空間，能夠處理復(fù)雜的控制任務(wù)。-穩(wěn)定性：通過(guò)經(jīng)驗(yàn)回放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新，提高算法的穩(wěn)定性。5.Q-learning和SARSA算法的異同點(diǎn)相同點(diǎn)：-均屬于基于值函數(shù)的算法，通過(guò)學(xué)習(xí)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)進(jìn)行決策。不同點(diǎn)：-Q-learning是離線算法，SARSA是在線算法。-Q-learning使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，SARSA不使用。6.模型預(yù)測(cè)控制（MPC）的基本原理及其在工業(yè)控制中的應(yīng)用MPC的基本原理是通過(guò)優(yōu)化未來(lái)一系列動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期目標(biāo)。具體包括：-模型預(yù)測(cè)：基于系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)。-優(yōu)化：通過(guò)優(yōu)化算法（如線性規(guī)劃）選擇最優(yōu)動(dòng)作。在工業(yè)控制中的應(yīng)用包括：-過(guò)程控制：優(yōu)化化工、電力等工業(yè)過(guò)程中的控制參數(shù)。-機(jī)器人控制：實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的精確軌跡跟蹤。五、論述題答案與解析1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在疾病預(yù)測(cè)、圖像識(shí)別和個(gè)性化治療等方面。具體應(yīng)用包括：-疾病預(yù)測(cè)：通過(guò)學(xué)習(xí)患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)，如癌癥、心臟病等。-圖像識(shí)別：通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，識(shí)別醫(yī)學(xué)影像，如X光、CT等，提高診斷準(zhǔn)確率。挑戰(zhàn)包括：-