1. 面试官：设计一个简单的游戏场景，使用策略迭代算法实现智能体的行为决策。

2. 面试官：探讨策略迭代算法与值迭代算法在解决强化学习问题时的优劣势对比，并给出具体案例。

3. 面试官：使用实际的强化学习问题，解释策略迭代算法和值迭代算法的应用场景，并分析其适用性。

4. 面试官：以价值迭代算法为例，说明在实际问题中如何处理状态空间较大、复杂的情况。

5. 面试官：讨论策略迭代算法和值迭代算法在处理连续动作空间时的应用情况，并提出相应的解决方案。

6. 面试官：探讨策略迭代算法和值迭代算法在不确定性环境下的稳定性和收敛性的差异。

7. 面试官：设计一个强化学习问题，并分别使用策略迭代和值迭代算法进行解决，对比两种算法的性能和效果。

8. 面试官：分析策略迭代算法和值迭代算法在实际应用中的计算复杂度，讨论其对系统性能的影响。

9. 面试官：比较策略迭代算法和值迭代算法在多智能体强化学习中的适用性和效果，并探讨多智能体协作与竞争的情况。

10. 面试官：阐述策略迭代算法和值迭代算法在深度强化学习中的应用，以及它们在深度神经网络结构中的优化策略。