【面试必读】强化学习技术深度解读：从原理到实践的 20 个关键问题

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一、基础概念与原理

1. 什么是强化学习（Reinforcement Learning, RL）？与监督学习、无监督学习的区别是什么？

定义

强化学习是一种通过 智能体（Agent） 与 环境（Environment） 交互，以最大化累积奖励为目标的学习方法。其核心是“试错学习”：智能体根据环境反馈调整策略，无需预先标注数据。

对比其他学习范式

维度	监督学习	无监督学习	强化学习
数据形式	带标签的输入-输出对	无标签数据	动态交互产生的状态-动作-奖励序列
目标	最小化预测误差	发现数据内在结构	最大化长期累积奖励
反馈类型	显式、即时反馈	无反馈	延迟、稀疏反馈

示例：

• 监督学习：图像分类（输入图片，输出标签）；
• 强化学习：训练机器人行走（通过跌倒或前进获得奖励信号）。

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2. 马尔可夫决策过程（MDP）是什么？包含哪些核心要素？

MDP定义

马尔可夫决策过程是强化学习的数学框架，描述智能体与环境的交互过程，假设当前状态包含所有历史信息（马尔可夫性）。

核心要素

• 状态（State） ：环境的当前描述（如机器人关节角度）。
• 动作（Action） ：智能体可执行的操作（如加速、转向）。
• 奖励（Reward） ：环境对动作的即时反馈（如前进+1，跌倒-10）。
• 状态转移概率（Transition Probability） ：给定状态和动作，转移到下一状态的概率。
• 折扣因子（Discount Factor, γ） ：权衡当前与未来奖励的重要性（0≤γ<1）。

公式表示：
$$MDP=⟨S,A,P,R,\gamma ⟩$$

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3. 强化学习的核心问题：探索（Exploration）与利用（Exploitation）如何平衡？

矛盾分析

• 利用：根据当前知识选择最优动作（如一直走已知安全路径）。
• 探索：尝试新动作以发现更高奖励（如探索未知区域）。

平衡策略

1. ε-贪婪策略：以概率ε随机选择动作，否则选最优动作。
2. UCB（Upper Confidence Bound） ：基于置信区间选择动作。
3. Thompson Sampling：通过概率分布动态调整探索率。

代码示例（ε-贪婪）：

import numpy as np  

def epsilon_greedy(q_values, epsilon=0.1):  
    if np.random.rand() < epsilon:  
        return np.random.randint(len(q_values))  # 探索  
    else:  
        return np.argmax(q_values)               # 利用  

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4. 值函数（Value Function）与策略（Policy）的关系是什么？

定义

• 值函数（V/Q） ：评估状态或状态-动作对的长期价值。
  • 状态值函数 $ V^\pi(s) $：在策略π下，状态s的预期累积奖励。
  • 动作值函数 $ Q^\pi(s, a) $：在状态s执行动作a后的预期累积奖励。
• 策略（π） ：智能体选择动作的规则（如确定性策略 $ π(s) = a $，或概率分布 $ π(a|s) $）。

关系

• 最优策略 $ π^* $ 可通过最大化Q值得到：
  $${\pi }^{\ast }(s)=\arg$$