一种基于强化学习的车辆域控制器EOL测试程序生成方法

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一种基于强化学习的车辆域控制器EOL测试程序生成方法
申请号:CN202411717812
申请日期:2024-11-27
公开号:CN119621568B
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明属于EOL下线测试程序自动生成领域,具体涉及一种基于强化学习的车辆域控制器EOL测试程序生成方法。包括以下步骤:S1:从原理图中获取的元器件原始数据,将原始电路及元器件连接属性进行数据处理,组合成最小电路组合数据;S2:在步骤S1得到的二维向量数据集上构建一个最优EOL下线测试用例选择模型;S3:基于S2模型,利用Q‑Learning算法生成当前优先级最高的EOL测试程序;S4:根据评判标准来选择出最优的测试用例。本发明方法解决了测试结果施加奖励方法的缺陷是检测失效率低,难以收敛;测试反馈时间长的问题。
技术关键词
测试程序生成方法 强化学习模型 生成测试程序 蒙特卡洛 测试向量集 数据处理工作 模型更新 策略 执行测试用例 长度计数器 下线 算法 电路 区域控制器 奖励方法 网络名 车辆 电子元器件
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