面向序列决策的基于神经网络策略的验证与确认综述
软件工程
2023-12-18 v1
摘要
在序列决策中，神经网络如今被普遍用于表示和学习智能体的策略。这一应用领域带来了传统验证与确认实践无法应对的软件质量评估新挑战。随后，新兴方法相继涌现，以将这些技术适应于序列决策中基于神经网络的策略。本综述旨在总结这些新贡献并提出未来的研究方向。我们对近期的研究论文（从2018年至2023年初）进行了文献回顾，其主题涵盖基于神经网络策略的测试或验证的各个方面。通过从先前选出的论文进行滚雪球式扩展，我们丰富了文献选择，以放宽研究范围并为读者提供对类似验证挑战及其最新解决方案的洞见。最终选出了18篇论文。我们的结果显示了该主题日益增长的关注度，并突显了所考虑的具体问题及用于解决这些问题的技术的多样性。
引用
@article{arxiv.2312.09680,
title = {A Review of Validation and Verification of Neural Network-based Policies for Sequential Decision Making},
author = {Q. Mazouni and H. Spieker and A. Gotlieb and M. Acher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.09680},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 3 figures, RJCIA 2023