Sammanfattning Att testa storskaliga system är dyrt både när det gäller tid och pengar. Köra simuleringar tidigt i processen är en beprövad metod för att hitta de konstruktionsfel som kan leda till kritiska systemfel, men att bestämma den exakta orsaken till dessa fel är fortfarande tidskrävande och kräver tillgång till ett begränsat antal domänexperter. Det är önskvärt att hitta en automatiserad metod som utforskar det stora antalet kombinationer och kan isolera sannolika felpunkter. Behandlingslärande är en delmängd av minimalt kontrastrande lärande som, snarare än att klassificera data i olika kategorier, fokuserar på att hitta de unika faktorer som leder till en viss klassificering. Det vill säga, de finner den minsta förändringen i data som orsakar den största förändringen i klassdistributionen. Dessa behandlingar, när de införs, kan identifiera de faktorer som mest sannolikt orsakar ett uppdragskritiskt misslyckande. Målet med denna forskning är att jämförelsevis bedöma behandlingsinlärning mot toppmoderna numeriska optimeringstekniker. För att uppnå detta är detta dokument ett riktmärke för TAR3 och TAR4.1 behandlingsinlärare mot optimeringstekniker i tre komplexa system, inklusive två projekt från Robust Software Engineering (RSE)-gruppen inom National Aeronautics and Space Administration (NASA) Ames Research Center. Resultaten visar tydligt att behandlingsinlärning är både snabbare och mer exakt än traditionella optimeringsmetoder.
I REF förklaras algoritmerna för TAR3 och TAR4.1.
Automatically finding the control variables for complex system behavior
{'venue': 'Automated Software Engineering', 'journal': 'Automated Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}