基于深度强化学习的电控固件自适应测试方法及系统

本申请涉及电控固件测试技术领域，提供了基于深度强化学习的电控固件自适应测试方法及系统，该方法包括构建目标硬件设备的虚拟模型；所述虚拟模型包括待测电控固件，所述待测电控固件控制所述目标硬件设备运行；获取所述目标硬件设备的工作环境参数信息、运行参数阈值信息和组件信息；基于预设的学习规则对所述运行参数阈值信息进行学习，构建运行参数探索智能体，并基于预设的学习规则对所述组件信息进行学习，构建组件故障探索智能体；基于所述工作环境参数信息、所述运行参数探索智能体和所述组件故障探索智能体对所述待测电控固件进行测试，得到测试结果。该方法实现了对电控固件的自动化检测，提高了检测结果的全面性和准确性。