arXiv cs.LG· Ocan Sankur (DEVINE), Thierry J\'eron (DEVINE), Nicolas Markey (DEVINE), David Mentr\'e (MERCE-France), Reiya Noguchi·· 6 小时前AI 评分22
基于需求的测试：用博弈论增强强化学习
Requirement-Based Testing: Enhancing Reinforcement Learning with Game Theory
AI 导读
研究者提出一种基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的黑盒测试用例在线合成方法，从以自动机表示的功能需求出发，为反应式实现生成测试用例，目标是达到给定状态以满足覆盖率准则，同时监控需求违反情况。该方法将自动机需求视为实现与测试者之间的博弈，通过偏向博弈中有前景的输入来构造启发式。实验表明，该启发式加速了 MCTS 的收敛，从而提升测试性能。
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