論文の概要: DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Functional Software Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08220v1
- Date: Thu, 16 Jul 2020 09:46:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 21:47:01.636250
- Title: DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Functional Software Testing
- Title(参考訳): DRIFT: 機能的ソフトウェアテストのための深層強化学習
- Authors: Luke Harries, Rebekah Storan Clarke, Timothy Chapman, Swamy V. P. L.
N. Nallamalli, Levent Ozgur, Shuktika Jain, Alex Leung, Steve Lim, Aaron
Dietrich, Jos\'e Miguel Hern\'andez-Lobato, Tom Ellis, Cheng Zhang, Kamil
Ciosek
- Abstract要約: DRIFTという関数型ソフトウェアテストのための強化学習フレームワークを提案する。
DRIFTはユーザインタフェースのシンボル表現で動作する。
DRIFTは、完全に自動化された方法で、望まれるソフトウェア機能を強力にトリガーできることを示します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.999098035428638
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficient software testing is essential for productive software development
and reliable user experiences. As human testing is inefficient and expensive,
automated software testing is needed. In this work, we propose a Reinforcement
Learning (RL) framework for functional software testing named DRIFT. DRIFT
operates on the symbolic representation of the user interface. It uses
Q-learning through Batch-RL and models the state-action value function with a
Graph Neural Network. We apply DRIFT to testing the Windows 10 operating system
and show that DRIFT can robustly trigger the desired software functionality in
a fully automated manner. Our experiments test the ability to perform single
and combined tasks across different applications, demonstrating that our
framework can efficiently test software with a large range of testing
objectives.
- Abstract(参考訳): 効率的なソフトウェアテストは、生産的なソフトウェア開発と信頼性の高いユーザエクスペリエンスに欠かせない。
人間のテストは非効率で費用がかかるので、自動化されたソフトウェアテストが必要です。
本研究では,DRIFT という関数型ソフトウェアテストのための強化学習(RL)フレームワークを提案する。
DRIFTはユーザインタフェースのシンボル表現で動作する。
バッチrlを通じてq-learningを使用し、グラフニューラルネットワークで状態アクション値関数をモデル化する。
我々は、Windows 10オペレーティングシステムのテストにDRIFTを適用し、DRIFTが望まれるソフトウェア機能を完全に自動化された方法で確実にトリガーできることを示します。
実験では、異なるアプリケーションにまたがって単一のタスクと組み合わせたタスクを実行する能力をテストし、フレームワークが幅広いテスト目標でソフトウェアを効率的にテストできることを実証した。
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