强化学习：在压力测试中的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
在当今的软件工程领域，保证软件系统的可靠性、稳定性和性能是至关重要的。随着软件系统复杂性的不断增长，传统的压力测试方法往往难以满足需求。因此，如何有效地进行压力测试，成为了软件工程中的一个重要课题。
1.2 研究现状
传统的压力测试方法主要依赖于人工编写测试用例，然后通过执行这些用例来评估系统的性能。然而，这种方法存在以下局限性：
- 测试用例的编写成本高：需要花费大量时间和精力来编写针对特定场景的测试用例。
- 测试用例的覆盖率有限：难以覆盖到所有可能的测试场景，可能导致测试遗漏。
- 测试结果的可靠性低：测试结果的准确性受测试人员主观因素的影响较大。
1.3 研究意义
为了解决上述问题，研究者们开始探索使用强化学习(Reinforcement Learning, RL)技术在压力测试中的应用。强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机
本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_62554628/article/details/140623157
版权归原作者 AI架构设计之禅 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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