論文の概要: Online Test Synthesis From Requirements: Enhancing Reinforcement Learning with Game Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18994v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 07:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 20:12:16.027020
- Title: Online Test Synthesis From Requirements: Enhancing Reinforcement Learning with Game Theory
- Title（参考訳）: 要件からのオンラインテスト合成:ゲーム理論による強化学習の強化
- Authors: Ocan Sankur, Thierry Jéron, Nicolas Markey, David Mentré, Reiya Noguchi,
- Abstract要約: リアクティブ実装の自動化として指定された機能要件からブラックボックステストケースの自動オンライン合成を検討する。
提案手法はモンテカルロ木探索(モンテカルロ木探索)を応用し,予測入力を効率的に選択するための強化学習の古典的手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.363146160329157
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the automatic online synthesis of black-box test cases from functional requirements specified as automata for reactive implementations. The goal of the tester is to reach some given state, so as to satisfy a coverage criterion, while monitoring the violation of the requirements. We develop an approach based on Monte Carlo Tree Search, which is a classical technique in reinforcement learning for efficiently selecting promising inputs. Seeing the automata requirements as a game between the implementation and the tester, we develop a heuristic by biasing the search towards inputs that are promising in this game. We experimentally show that our heuristic accelerates the convergence of the Monte Carlo Tree Search algorithm, thus improving the performance of testing.
- Abstract（参考訳）: リアクティブ実装の自動化として指定された機能要件からブラックボックステストケースの自動オンライン合成を検討する。
テスタの目標は、要件の違反を監視しながら、カバレッジ基準を満たすために、特定の状態に到達することである。
提案手法はモンテカルロ木探索(モンテカルロ木探索)を応用し,予測入力を効率的に選択するための強化学習の古典的手法である。
実装とテスタの間のゲームとしてオートマチックな要件を見れば,このゲームで期待できる入力に対する探索をバイアスすることで,ヒューリスティックな手法が開発される。
実験により,モンテカルロ木探索アルゴリズムの収束が促進され,テスト性能が向上することが確認された。
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