面向类集成测试序列生成的强化学习研究

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.

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

所属期刊栏目：33

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;广西可信软件重点实验室开放课题;广西自然科学基金重点项目

在线出版日期：2022-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共25页

页码：1674-1698