基于强化学习的持续集成测试用例优先排序奖励机制研究

作者:杨羊导师:李征
来源:北京化工大学 博士论文 2021年

摘要: 持续集成测试用例优先排序技术(CITCP,Continuous Integration Test Case Prioritization)根据每次集成代码的不同连续地调整测试用例执行顺序,是一个连续决策的过程。强化学习是一种基于奖励机制的机器学习方法,核心是通过奖励函数对当前行为进行有效的评估,并反馈给智能体选择合适的后续行为,以实现期望的最大化。强化学习方法可以有效解决CITCP的序贯决策问题,以实现持续集成测试的快速反馈。奖励和智能体是决定强化学习质量的两个重要组成部分。奖励中的奖励函数设计和智能体中的奖励对象选择策略共同构成强化学习的奖励机制。在现...

目录:

立即下载本文