DeepRNG:ソフトウェアの深層強化学習支援生成試験に向けて【JST・京大機械翻訳】

Tsai Chuan-Yung; Taylor Graham W.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205796422390 整理番号：22P0281762

DeepRNG:ソフトウェアの深層強化学習支援生成試験に向けて【JST・京大機械翻訳】

DeepRNG: Towards Deep Reinforcement Learning-Assisted Generative Testing of Software

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発行年： 2022年01月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機械学習(ML)は,様々なソフトウェア工学ニーズを自動化するのに成功したが,ソフトウェア試験は,まだ非常に挑戦的な話題のままである。本論文では,テスト下のソフトウェアの効率的で自動的に抽出可能な状態表現を用いて,深い強化学習(RL)エージェントを用いてランダム数発生器(RNG)を直接増強することにより,ソフトウェアの創造的試験を改善することを目指した。テストベッドとしてCosmos SDKを用いて,提案したDeepRNGフレームワークは,350,000以上のコードを持つ高度に複雑なソフトウェアライブラリの試験に対して統計的に有意な改善を提供することを示した。DeepRNGフレームワークのソースコードはオンラインで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発 , オペレーティングシステム

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