論文の概要: Combining Neuroevolution with the Search for Novelty to Improve the Generation of Test Inputs for Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04985v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 07:36:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 21:37:47.039114
• Title: Combining Neuroevolution with the Search for Novelty to Improve the Generation of Test Inputs for Games
• Title（参考訳）: ゲーム用テストインプット生成のための神経進化と新奇性検索の併用
• Authors: Patric Feldmeier, Gordon Fraser,
• Abstract要約: ゲームが従来の自動ホワイトボックステストジェネレータに挑戦するとき、Neatestは、ゲームをすることでソースコードを動作させるニューラルネットワークからなるテストスイートを生成する。 本研究は,探索中の新しい行動を促進することで,フィットネスランドスケープの課題に対処できるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.465831527115235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As games challenge traditional automated white-box test generators, the Neatest approach generates test suites consisting of neural networks that exercise the source code by playing the games. Neatest generates these neural networks using an evolutionary algorithm that is guided by an objective function targeting individual source code statements. This approach works well if the objective function provides sufficient guidance, but deceiving or complex fitness landscapes may inhibit the search. In this paper, we investigate whether the issue of challenging fitness landscapes can be addressed by promoting novel behaviours during the search. Our case study on two Scratch games demonstrates that rewarding novel behaviours is a promising approach for overcoming challenging fitness landscapes, thus enabling future research on how to adapt the search algorithms to best use this information.
• Abstract（参考訳）: ゲームが従来の自動ホワイトボックステストジェネレータに挑戦するとき、Neatestアプローチは、ゲームをすることでソースコードを動作させるニューラルネットワークからなるテストスイートを生成する。 Neatestは、個々のソースコードステートメントをターゲットにした客観的関数によって導かれる進化的アルゴリズムを使用して、これらのニューラルネットワークを生成する。 目的関数が十分なガイダンスを提供する場合、このアプローチはうまく機能するが、複雑なフィットネスランドスケープが探索を阻害する可能性がある。 本稿では,探索中の新しい行動を促進することで,フィットネスランドスケープの課題に対処できるかどうかを考察する。 2つのScratchゲームに関するケーススタディでは、新しい行動に対する報酬は、困難なフィットネスランドスケープを克服する上で有望なアプローチであることを示す。

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