論文の概要: A Comparison of Reinforcement Learning Frameworks for Software Testing Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12136v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 14:52:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 14:07:13.063532
• Title: A Comparison of Reinforcement Learning Frameworks for Software Testing Tasks
• Title（参考訳）: ソフトウェアテストタスクのための強化学習フレームワークの比較
• Authors: Paulina Stevia Nouwou Mindom and Amin Nikanjam and Foutse Khomh
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、ゲームテスト、回帰テスト、テストケース優先順位付けといった複雑なテストタスクに成功している。 本稿では,2つの重要なソフトウェアテストタスクに対して,慎重に選択されたRLアルゴリズムの適用を実証的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.22330197686511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software testing activities aim to find the possible defects of a software product and ensure that the product meets its expected requirements. Some software testing approached are lacking automation or are partly automated which increases the testing time and overall software testing costs. Recently, Reinforcement Learning (RL) has been successfully employed in complex testing tasks such as game testing, regression testing, and test case prioritization to automate the process and provide continuous adaptation. Practitioners can employ RL by implementing from scratch an RL algorithm or use an RL framework. Developers have widely used these frameworks to solve problems in various domains including software testing. However, to the best of our knowledge, there is no study that empirically evaluates the effectiveness and performance of pre-implemented algorithms in RL frameworks. In this paper, we empirically investigate the applications of carefully selected RL algorithms on two important software testing tasks: test case prioritization in the context of Continuous Integration (CI) and game testing. For the game testing task, we conduct experiments on a simple game and use RL algorithms to explore the game to detect bugs. Results show that some of the selected RL frameworks such as Tensorforce outperform recent approaches in the literature. To prioritize test cases, we run experiments on a CI environment where RL algorithms from different frameworks are used to rank the test cases. Our results show that the performance difference between pre-implemented algorithms in some cases is considerable, motivating further investigation. Moreover, empirical evaluations on some benchmark problems are recommended for researchers looking to select RL frameworks, to make sure that RL algorithms perform as intended.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアテスト活動は、ソフトウェア製品の潜在的な欠陥を見つけ、製品が期待される要件を満たしていることを保証することを目的としている。 アプローチされたいくつかのソフトウェアテストは自動化が欠如しているか、部分的に自動化されているため、テスト時間とソフトウェアテスト全体のコストが増加する。 近年,Reinforcement Learning (RL) はゲームテストや回帰テスト,テストケースの優先順位付けといった複雑なテストタスクに成功し,プロセスの自動化と継続的適応を実現している。 実践者はRLアルゴリズムをスクラッチから実装するか、あるいはRLフレームワークを使用することでRLを使用することができる。 開発者はこれらのフレームワークを使って、ソフトウェアテストを含むさまざまな領域の問題を解決する。 しかし、我々の知る限り、RLフレームワークにおける事前実装アルゴリズムの有効性と性能を実証的に評価する研究は存在しない。 本稿では,継続的インテグレーション(CI)とゲームテストという2つの重要なソフトウェアテストタスクにおいて,慎重に選択されたRLアルゴリズムの適用を実証的に検討する。 ゲームテストタスクでは,単純なゲームで実験を行い,rlアルゴリズムを用いてゲームを調査してバグを検出する。 その結果、Tensorforceのような選択されたRLフレームワークは、最近の文献のアプローチよりも優れていることがわかった。 テストケースを優先するために、さまざまなフレームワークのRLアルゴリズムを使用してテストケースをランク付けするCI環境で実験を行います。 以上の結果から,事前実装アルゴリズムの性能差は極めて大きいことを示し,さらなる調査の動機となった。 さらに、RLアルゴリズムの意図した性能を保証するため、RLフレームワークの選択を検討している研究者には、いくつかのベンチマーク問題に対する実証的な評価が推奨されている。

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