本發(fā)明公開了一種基于強化學(xué)習的模糊測試用例自適應(yīng)變異方法和裝置,該方法選擇與待變異測試用例類型對應(yīng)的變異操作組進行自適應(yīng)變異的學(xué)習,從而能夠有針對性地選擇變異策略,進而實現(xiàn)更為細粒度的變異操作;本發(fā)明進一步采用類型信息和變異操作組成上下文信息輸入單步強化學(xué)習模型,單步強化學(xué)習模型將不同變異操作的選擇問題轉(zhuǎn)化為多臂賭博機問題中不同搖臂的選擇,使用上下文相關(guān)的置信區(qū)間上界算法LinUCB進行自適應(yīng)變異操作的學(xué)習,以實現(xiàn)不同類型場景下的變異操作自適應(yīng)學(xué)習,從而采用能夠獲得更高路徑覆蓋率的變異操作進行測試用例變異,提高模糊測試自適應(yīng)變異的效率和質(zhì)量。
聲明:
“基于強化學(xué)習的模糊測試用例自適應(yīng)變異方法和裝置” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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