[发明专利]一种基于深度强化学习的EFSM输入序列生成方法在审
| 申请号： | 202210392312.6 | 申请日： | 2022-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN114691518A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 舒挺;吴崔屏 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 杭州昊泽专利代理事务所(特殊普通合伙) 33449 | 代理人： | 黄前泽 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的EFSM输入序列生成方法，将输入序列生成问题看作是一个复杂的优化问题，求解最优解的过程就是利用元启发式算法对可执行路径中的每条变迁搜索满足其谓词判断条件的输入参数解；其中，元启发式算法被使用强化学习算法训练好的智能体来代替，智能体通过在本发明设计的动作空间内选择动作来改变输入参数的值，然后根据奖赏函数获取对应的奖赏值以指导下一步动作的选择。本发明可以根据各种客观测试路径有效地生成新的输入序列，可以有效地提高EFSM模型输入序列生成的效率和成功率，并能够在进行回归测试和测试用例生成应用中有效地减少输入序列生成的时间开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 efsm 输入 序列 生成 方法 | ||
【主权项】：
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