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基于马尔可夫决策过程的软件测试策略研究的开题报告
一、研究背景
近年来，随着软件技术的不断发展，软件应用已经渗透到了各行各业。但是，由于软件开发质量上的问题，使得软件测试变得越来越重要。软件测试可以确保软件系统的质量和正确性，并且降低软件开发和维护的成本。
传统的软件测试主要是基于手动测试和黑盒测试。但是，随着软件规模不断增大，手动测试的工作量也随之增多，成本和效率低下已经成为亟待解决的问题。所以，一些自动化测试策略逐渐得到关注。
马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）是自动化测试中一个应用比较广泛的模型。MDP模型可以对测试执行过程中的系统状态进行建模，以及根据先前测试的结果决定下一步的测试用例，然后形成一种动态的测试策略，能够大幅度提高测试效率，降低测试成本。
二、研究目标
本研究旨在通过建立基于马尔可夫决策过程的软件测试策略模型，提出一种更加自动化的测试策略模型和测试方法，以提高测试效率，并降低测试成本。
三、研究内容
本研究将从以下三个方面展开：
1.MDP模型的研究
首先，将研究MDP模型的基本概念和模型建立过程，探究其在软件测试中的应用，并实现MDP模型的功能。
2.基于MDP的测试策略模型的研究
通过对MDP模型的学习和研究，将建立基于MDP的测试策略模型。该模型能够动态生成测试策略，通过对测试用例的选择，使得测试结果更加准确和高效。
3.算法实现和实验验证
最后，将实现基于MDP的测试策略模型的算法。并且根据实验验证的结果，来评估该模型提高测试效率所带来的价值和意义。
四、研究意义
本研究旨在提供一种更加自动化，高效的软件测试策略模型。开发出该模型后，能够使得软件测试更加准确且降低测试成本。特别是，对于那些需要长时间运行的测试任务，该模型可以大幅度提高测试效率，节省时间和人力成本。
此外，本研究还将深入研究马尔可夫决策过程的应用场景和基础理论，丰富自动化测试领域的研究内容，并为未来相关领域的进一步发展提供借鉴和参考。
五、研究方法
本研究采用文献调研法、分析法和实验方法等研究方法，通过文献调研和分析来获取有关马尔可夫决策过程、软件测试策略模型和自动化测试等研究的相关信息，以此为基础深入研究测试策略模型，并通过实验验证来评估模型的效果。
六、预期成果
通过本研究的工作，我们将开发出一种基于马尔可夫决策过程的测试策略模型，能够使得测试更加高效且降低测试成本。同时，我们将掌握MDP模型的原理和应用，熟练掌握测试策略模型的开发方法，提高我们的实践能力。
七、研究进度安排
本研究的时间安排如下：
1.第一阶段：对MDP模型进行研究和掌握相关理论知识。（完成时间：2021年5月）
2.第二阶段：开发基于MDP的测试策略模型，并进行相关实验。（完成时间：2021年7月）
3.第三阶段：总结实验结果，撰写论文。（完成时间：2021年9月）
八、论文结构
1.前言
2.马尔可夫决策过程
2.1MDP模型概述
2.2MDP模型的应用
3.基于MDP的软件测试策略模型
3.1测试策略模型的建立
3.2测试策略模型的优化
4.算法实现和实验验证
4.1算法设计与实现
4.2实验方法与结果评估
5.总结与展望
参考文献
九、参考文献
[1]PerumaalMurugesan,KasavajhalaPanthuluetal.Markovdecisionprocessesbasedautomatedsoftwaretesting:Areview[J].AppliedSoftComputing,2020,87:105947.
[2]王志伟，刘冠中，著.基于模型检测与马尔可夫决策过程的软件测试策略研究[M].北京：中国科学技术出版社，2018.
[3]PeiweiWang，XueBaietal.AMarkovdecisionprocessbasedsoftwaretestingapproachanditsapplicationonDroolsengine[J].AdvancesinEngineeringSoftware,2019,129:20-36.