典型文献
面向类集成测试序列生成的强化学习研究
文献摘要：
集成测试是软件测试过程中不可缺少的步骤, 针对在集成测试中如何对系统中的类合理排序的问题, 国内外研究者提出了多种生成类集成测试序列的方法, 然而他们大多没有将测试桩复杂度作为评估测试代价的指标.针对该问题, 提出面向类集成测试序列生成的强化学习研究方法, 以总体测试桩复杂度为评价测试代价的指标, 生成测试代价尽可能低的类集成测试序列. 首先, 定义强化学习任务, 根据任务设定算法的追求目标; 其次, 进行程序的静态分析, 根据分析得到的结果计算测试桩复杂度; 然后, 将测试桩复杂度的计算融入奖励函数的设计中, 为选择下一步动作提供信息和依据; 最后, 通过奖励函数反馈值函数, 通过值函数的设定保证累计奖励最大化. 当智能体完成规定训练次数, 系统会选择获得最大累计奖励值的类集成测试序列进行输出, 即为我们追求的测试代价尽可能低的结果. 实验结果表明, 与现有方法相比, 在以总体测试桩复杂度为评价指标时, 提出的方法结果更优.
文献关键词：
类集成测试序列;强化学习;测试桩;测试代价;奖励函数
中图分类号：
作者姓名：
丁艳茹;张艳梅;姜淑娟;袁冠;王荣存;钱俊彦
作者机构：
中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 江苏 徐州 221116;中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116;桂林电子科技大学 广西可信软件重点实验室, 广西 桂林 541004;广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室, 广西 桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]丁艳茹;张艳梅;姜淑娟;袁冠;王荣存;钱俊彦-.面向类集成测试序列生成的强化学习研究)[J].软件学报,2022(05):1674-1698
A类：
类集成测试序列,集成测试序列
B类：
序列生成,强化学习,学习研究,软件测试,试过,多种生成,测试桩,评估测试,测试代价,出面,体测,评价测试,学习任务,任务设定,静态分析,结果计算,奖励函数,过奖,值函数,计奖,智能体,成规,奖励值,即为
AB值：
0.194275
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