基于分层RL的LCCT混合测试算法：设计与创新

本篇论文主要探讨了"基于分层强化学习的LCCT混合测试算法设计与研究"这一主题，针对软件测试领域的重要性和自动化测试技术的发展趋势。软件测试作为确保产品质量的关键环节，特别是在软件自动测试方面，通过利用程序分析等手段，旨在持续生成测试用例并覆盖尽可能多的程序路径，以发现潜在的程序错误和漏洞。 论文的核心创新在于引入了分层强化学习这一高级机器学习技术，将它融入到动态符号执行的搜索策略中。强化学习允许算法在执行过程中根据环境反馈自我调整，解决了传统测试策略中可能存在的控制迁移问题。这种方法增强了测试的灵活性和效率，使得测试更加智能和自适应。 论文设计了一种名为LCCT（Layered Control Coverage and Test）的新颖混合测试算法，该算法结合了分层结构和强化学习的优势，能够在执行测试时动态地选择最有效的方式，以提高覆盖率和测试质量。这不仅有助于减少手动测试的工作量，还能够有效地应对复杂软件系统中的不确定性。 摘要部分详细介绍了自动化测试的背景和现状，以及如何通过分层强化学习来改进传统的混合测试方法。关键词"动态符号执行"突出了测试过程中对程序行为模拟的重要性，"混合测试"则强调了多种测试策略的集成，而"分层强化学习"则揭示了论文的核心技术驱动力。 这篇论文旨在提升软件测试领域的自动化水平，通过创新的算法设计，为软件产品的高效和高质量测试提供了新的解决方案，对于软件工程领域具有重要的理论价值和实践意义。