Part-X：一类具有概率保证的基于搜索的测试生成的随机算法族
机器学习
2021-10-26 v1 人工智能
数据结构与算法
系统与控制
系统与控制
摘要
需求驱动的基于搜索的测试（亦称伪证法）已被证明是发现信息物理系统中错误行为的实用且有效的方法。尽管伪证法在性能和适用性上不断改进，它们都有一个共同特征：即都是尽力而为的方法，在测试预算耗尽时不提供关于错误行为（伪证子）不存在的任何保证。缺乏有限时间保证是一个主要局限，阻碍了伪证法在认证程序中的使用。本文通过开发一种新的随机算法来解决有限时间保证问题。我们提出的算法不仅估计（界定）存在伪证行为的概率，而且识别这些伪证行为可能发生的区域。我们在优化文献中的标准基准函数以及F16基准问题上展示了我们方法的适用性。
引用
@article{arxiv.2110.10729,
title = {Part-X: A Family of Stochastic Algorithms for Search-Based Test Generation with Probabilistic Guarantees},
author = {Giulia Pedrielli and Tanmay Khandait and Surdeep Chotaliya and Quinn Thibeault and Hao Huang and Mauricio Castillo-Effen and Georgios Fainekos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.10729},
year = {2021}
}
备注
25 pages, 7 Figures