Оцінювання ефективності методу формування тестових сценаріїв для C++ бібліотек на основі агента з Q-навчанням - Гулевич, Михайло (Автоматизовані системи управління та прилади автоматики, 2025)
Оптимізація тестових сценаріїв (ТС) є необхідною умовою підвищення ефективності регресійного тестування C++ бібліотек. Предметом дослідження є методи формування (оптимізації) ТС для C++ бібліотек. Мета роботи – оцінити ефективність методу формування ТС для С++ бібліотек на основі агента з Q‑навчанням. Завдання дослідження: удосконалити математичну модель агента з Q-навчанням для підвищення ефективності формування ТС для С++ бібліотек в умовах високої розрідженості простору станів агента з Q‑навчанням; дослідити вплив параметрів удосконаленої моделі агента з Q-навчанням на його поведінку за такими умовами; розглянути можливість мінімізації сформованих ТС методом їх формування завдяки алгоритму дельта‑дебаггінг мінімізації ТС; оцінити ефективність запропонованого методу й порівняти з відомими методами оптимізації ТС. Методи дослідження. У роботі застосовано метод пошуку на дереві Монте-Карло, класичну математичну модель Q-навчання, алгоритм дельта-дебаггінг мінімізації ТС і жадібний алгоритм оптимізації ТС. Ефективність запропонованого методу оцінено на двох C++ бібліотеках з відкритим вихідним кодом за допомогою статистичного аналізу 100 математичних моделювань конфігурацій методів, які досліджуються. Досягнуті результати: оцінка ефективності вказує на те, що запропонований метод забезпечує такі середні значення показників ефективності оптимізації ТС для С++ бібліотек: коефіцієнт збереження покриття становить до 1.225, коефіцієнт стиснення тестового набору (ТН) – до 0.86 й коефіцієнт скорочення часу на виконання ТН – до 0.74. Установлено, якщо порівнювати з жадібним алгоритмом оптимізації ТС, дельта-дебаггінг алгоритмом мінімізації ТС та методом оптимізації ТС на основі пошуку на дереві Монте-Карло, то запропонований метод має суттєве підвищення ефективності формування (оптимізації) ТС для С++ бібліотек. Висновки. Удосконалена математична модель забезпечує узагальнення досвіду агента з Q-навчанням між подібними ТС і підвищує ефективність їх формування в умовах високої розрідженості простору станів агента з Q-навчанням. Отже, за результатами оцінювання методу формування ТС для С++ бібліотек на основі агента з Q-навчанням підтверджено його доцільність у розв’язанні задачі формування (оптимізації) ТС для C++ бібліотек, що дає змогу скоротити довжину ТС без втрати гілкового покриття коду С++ бібліотеки, яка тестується, і зменшити час на виконання ТН. Подальші дослідження будуть присвячені формуванню ТС для С++ бібліотек на основі агента глибинного навчання з підкріпленням.