論文の概要: Reinforcement Learning for Dynamic Workflow Optimization in CI/CD Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11647v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 05:19:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.247844
• Title: Reinforcement Learning for Dynamic Workflow Optimization in CI/CD Pipelines
• Title（参考訳）: CI/CDパイプラインにおける動的ワークフロー最適化のための強化学習
• Authors: Aniket Abhishek Soni, Milan Parikh, Rashi Nimesh Kumar Dhenia, Jubin Abhishek Soni, Ayush Raj Jha, Sneja Mitinbhai Shah,
• Abstract要約: 本稿では,CI/CDパイプラインを動的に最適化するための強化学習(RL)アプローチを提案する。 パイプラインはMarkov Decision Processとしてモデル化され、RLエージェントがフル、部分的、テスト実行なしなどのランタイム決定を行うようにトレーニングされている。 実験の結果,RL最適化パイプラインはスループットが最大30%向上し,テスト実行時間が約25%削減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) pipelines are central to modern software delivery, yet their static workflows often introduce inefficiencies as systems scale. This paper proposes a reinforcement learning (RL) based approach to dynamically optimize CI/CD pipeline workflows. The pipeline is modeled as a Markov Decision Process, and an RL agent is trained to make runtime decisions such as selecting full, partial, or no test execution in order to maximize throughput while minimizing testing overhead. A configurable CI/CD simulation environment is developed to evaluate the approach across build, test, and deploy stages. Experimental results show that the RL optimized pipeline achieves up to a 30 percent improvement in throughput and approximately a 25 percent reduction in test execution time compared to static baselines, while maintaining a defect miss rate below 5 percent. The agent learns to selectively skip or abbreviate tests for low risk commits, accelerating feedback cycles without significantly increasing failure risk. These results demonstrate the potential of reinforcement learning to enable adaptive and intelligent DevOps workflows, providing a practical pathway toward more efficient, resilient, and sustainable CI/CD automation.
• Abstract（参考訳）: 継続的インテグレーションと継続的デプロイメント(CI/CD)パイプラインは現代のソフトウェアデリバリの中心であるが、静的ワークフローはシステムスケールとして非効率をもたらすことが多い。 本稿では、CI/CDパイプラインワークフローを動的に最適化する強化学習(RL)アプローチを提案する。 パイプラインはMarkov Decision Processとしてモデル化され、RLエージェントは、テストオーバーヘッドを最小限に抑えながらスループットを最大化するために、完全な、部分的、テスト実行なしなどのランタイム決定をトレーニングされる。 ビルド、テスト、デプロイステージにわたるアプローチを評価するために、構成可能なCI/CDシミュレーション環境が開発されている。 実験の結果、RL最適化パイプラインは、スループットを最大30%改善し、静的ベースラインと比較してテスト実行時間を約25%削減し、欠陥ミス率を5%以下に維持していることがわかった。 エージェントは、低いリスクコミットに対するテストを選択的にスキップまたは省略することを学び、エラーリスクを大幅に増大させることなく、フィードバックサイクルを加速する。 これらの結果は、適応的でインテリジェントなDevOpsワークフローを実現するための強化学習の可能性を示し、より効率的でレジリエントで持続可能なCI/CD自動化への実践的な経路を提供する。

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