The hW-inference Algorithm: Theory and Application

Aus IPD-Institutsseminar
Version vom 4. November 2021, 18:02 Uhr von Daniel Zimmermann (Diskussion | Beiträge)
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Vortragende(r) Moritz Halm
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Daniel Zimmermann
Termin Fr 12. November 2021
Vortragsmodus
Kurzfassung Active inference-Alogrithmen konstruieren ein Modell einer als black box gegebenen Software durch interaktives Testen. hW-inference ist ein solcher active inference Algorithmus, welcher insbesonder Modelle von Software lernen kann ohne sie währendessen neu zu starten. Die gelernten Modelle sind endliche Zustandsautomaten mit Eingaben und Ausgaben (Mealy Automaten).

Der theoretische Teil der Arbeit behandelt das bislang ungelöste Problem, einen formalen Beweis für die Korrektheit von hW-inference zu finden. Im praktischen Teil schlagen wir heuristische Optimierungen vor, die die Anzahl der zum Lernen benötigten Eingaben verringern. Diese Heuristiken sind potentiell auch für anderen Lern- oder Testverfahren von endlichen Zustandsautomaten relevant. Endliche Zustandsautomaten sind außerdem ein verbreitetes Modell, das zum automatisiertem Testen von Anwendungen mit graphischen Benutzeroberflächen (GUIs) verwendet wird. Wir erötern, dass mit active inference-Algorithmen besonders präzise Modelle existierender GUI-Anwendugnen gelernt werden können. Insbesondere können dabei interne, nicht sichtbare Zustände der Anwendung unterschieden werden. Die Anwendung wird außerdem bereits durch den interkativen inference-Prozess gründlich getestet. Wir evaluieren diesen Ansatz in einer Fallstudie mit hW-inference.