ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ И СИМУЛЯЦИЙ В ТЕСТИРОВАНИИ: ПЕРСПЕКТИВЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Коледачкин А.А.

ведущий инженер по автоматизации тестирования, основатель Компания «QA Playground» (г. Дзержинск, Нижегородская обл., Россия)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ

И СИМУЛЯЦИЙ В ТЕСТИРОВАНИИ: ПЕРСПЕКТИВЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИИ

Аннотация: в условиях стремительного усложнения архитектуры и функциональности современного программного обеспечения, традиционные методы ручного тестирования сталкиваются со значительными ограничениями. Моделирование и симуляции предлагают альтернативный подход, предоставляя возможность создания виртуальных сред, позволяющих тестировать системы в контролируемых условиях и с широким спектром сценариев. Однако, даже современные методы моделирования и симуляции часто требуют значительных ручных усилий для создания и настройки моделей, что ограничивает их масштабируемость и эффективность.

Данная статья исследует интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в моделирование и симуляции в контексте тестирования программного обеспечения. В работе представлен анализ ключевых преимуществ применения ИИ в этой сфере, включая автоматизированное создание и оптимизацию моделей, совершенствование анализа результатов и обучение ИИ-агентов для автоматизации процесса тестирования. Особое внимание уделяется способам использования ИИ для повышения точности моделирования, сокращения затрат на тестирование и увеличения гибкости процесса. В рамках исследования была проведена практическая оценка возможностей обучения с подкреплением для автоматизации тестирования. Разработанный RL-агент продемонстрировал высокую эффективность, превосходя по своим показателям ручное тестирование, проводимое экспертом, что подтверждает перспективность использования ИИ для повышения эффективности, точности и гибкости процесса тестирования ПО.

В заключении, статья представляет всеобъемлющий обзор современных методов моделирования и симуляции с интеграцией ИИ, подчеркивая их потенциал для преобразования

практики тестирования программного обеспечения и повышения его качества и надежности.

Ключевые слова: стратегия тестирования, автоматизация тестирования, качество продукта, моделирование, симуляции, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, ИИ агенты, генеративные модели, оптимизация.

Введение.

Разработка и внедрение современного программного обеспечения характеризуются увеличением сложности, разнообразия функций и масштабов систем. Традиционные методы ручного тестирования, несмотря на свою ценность, оказываются неэффективными перед лицом растущей комплексности и динамики современных программных решений. Необходимость в более эффективных и гибких подходах к тестированию становится очевидной, чтобы удовлетворить растущие требования к качеству, надежности и скорости вывода программных продуктов на рынок.

Моделирование и симуляции предлагают перспективную альтернативу традиционным методам тестирования, позволяя создавать виртуальные среды, которые позволяют имитировать реальные условия работы программного обеспечения с различными сценариями и параметрами. Однако традиционные методы моделирования и симуляции также часто требуют значительных ручных усилий для создания и настройки моделей, что ограничивает их масштабируемость и эффективность. В этом контексте интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в моделирование и симуляции представляет собой прорывной подход, который имеет потенциал революционизировать практику тестирования программного обеспечения. ИИ может автоматизировать создание и оптимизацию моделей, повысить точность и эффективность анализа результатов и обучить ИИ-агентов для автоматизации процесса тестирования.

В связи с этим, теоретическая значимость работы заключается в глубоком анализе интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в методы моделирования и симуляции, традиционно используемых при автоматизации

тестирования программного обеспечения. Работа представляет собой систематизированное изучение ключевых преимуществ и особенностей применения ИИ в этой сфере, включая автоматизированное создание и оптимизацию моделей, совершенствование анализа результатов и разработку ИИ-агентов для автоматизации тестирования. Исследование также вносит вклад в развитие теории и практики использования машинного обучения, глубокого обучения, генеративных моделей и других инструментов ИИ в контексте тестирования программного обеспечения. Результаты исследования расширяют понимание механизмов взаимодействия между ИИ и традиционными методами моделирования и симуляции, а также открывают новые перспективы для дальнейших исследований в этой области.

Практическая значимость работы, в свою очередь, заключается в предоставлении конкретных решений для преодоления существующих проблем в тестировании программного обеспечения. Результаты исследования могут быть применены на практике для повышения эффективности и качества процесса тестирования, ускорения вывода программных продуктов на рынок и сокращения затрат на разработку и тестирование. Статья представляет комплексный обзор современных методов моделирования и симуляции с интеграцией ИИ, что позволяет специалистам в области QA и разработки программного обеспечения применять эти инновационные подходы на практике.

Таким образом, данная работа имеет высокую теоретическую и практическую значимость, внося существенный вклад в развитие состояния искусства в области тестирования программного обеспечения и открывая новые горизонты для дальнейших исследований и практического применения.

Материалы и методы.

Данная статья основывается на обширном анализе существующей литературы в областях определенного проблемного поля: тестирования программного обеспечения, моделирования и симуляции, а также искусственного интеллекта. В процессе исследования были изучены работы

ведущих теоретиков и практиков в этих областях, что позволило выявить ключевые тенденции и перспективные направления развития.

Кроме того, в рамках исследования был проведен эксперимент, целью которого являлась оценка эффективности RL-агентов для автоматизации тестирования веб-приложения. Был разработан RL-агент на основе алгоритма Deep Q-Network (DQN), который обучался взаимодействовать с веб-приложением, реализующим функции интернет-магазина. Эффективность агента оценивалась по таким метрикам, как процент успешных выполнений тестовых сценариев, покрытие кода и время выполнения тестирования. Результаты эксперимента сравнивались с результатами ручного тестирования, проводимого экспертом по тестированию.

Для систематизации и обобщения информации был применен метод контент-анализа, который позволил выделить ключевые концепции, принципы и практики, используемые в моделировании и симуляции с интеграцией ИИ в контексте тестирования программного обеспечения. В ходе анализа были выявлены ключевые преимущества и особенности применения ИИ в этой сфере, включая автоматизированное создание и оптимизацию моделей, совершенствование анализа результатов и разработку ИИ-агентов для автоматизации тестирования. В работе также были применены методы сравнительного анализа и систематизации информации, что позволило выявить ключевые проблемы, связанные с использованием ИИ в моделировании и симуляции в процессе тестирования.

В результате проведенного исследования были сформулированы ключевые выводы о потенциале ИИ для преобразования практики тестирования программного обеспечения и повышения его качества и надежности. Данная статья представляет собой систематизированный обзор современных методов моделирования и симуляции с интеграцией ИИ, что делает ее ценным ресурсом для специалистов в сфере QA и разработки программного обеспечения.

Основное содержание исследования.

1. Теоретические основы моделирования и симуляции в тестировании ПО.

Сегодня мы видим, как программное обеспечение становится всё более сложным. Системы приобретают многоуровневую распределенную архитектуру, а их функционал расширяется с невероятной скоростью. В этом контексте традиционные методы тестирования, основанные на ручном выполнении тестовых сценариев, оказываются недостаточными для обеспечения необходимого уровня качества и надежности ПО [2, 3]. В ответ на эту проблему происходит эволюция парадигмы тестирования ПО, переход от традиционных методов к более современным подходам, основанным на моделировании и симуляции. Эти технологии позволяют превратить абстрактные концепции, заложенные в проектировании системы, в конкретные, измеримые результаты, что дает возможность оценить качество и надежность программного обеспечения еще до его реализации.

Моделирование в этом контексте представляет собой процесс создания упрощенного представления реальной системы, фокусируясь на ключевых аспектах ее функционирования. Это представление может быть реализовано в виде математических моделей, диаграмм UML [8], формальных спецификаций, используя инструменты CASE (Computer-Aided Software Engineering) или языки моделирования вроде SysML или BPMN. Инструменты CASE, такие как IBM Rational Software Architect, Enterprise Architect или Microsoft Visual Studio, предоставляют широкий набор функций для моделирования систем в виде диаграмм UML, позволяя описывать классы, интерфейсы, зависимости и поведение системы. Языки моделирования вроде SysML (Systems Modeling Language), используемый в инженерных дисциплинах, и BPMN (Business Process Model and Notation), ориентированный на моделирование бизнес-процессов, позволяют создавать более детализированные модели, включая физические компоненты, взаимодействия между ними и поведение системы в разных условиях.

Симуляция же является процессом исполнения этой модели в виртуальной среде, позволяя проводить эксперименты и анализировать результаты в управляемых условиях. Использование программных платформ вроде Simulink (MATLAB) или Modelica позволяет создавать виртуальные двойники реальных систем, позволяя проводить виртуальные испытания и анализировать поведение системы в разных условиях.

Современные технологии моделирования и симуляции включают в себя:

Виртуальные машины (VM) и эмуляторы.

Позволяют создавать виртуальные среды, в которых можно запускать программное обеспечение в изоляции от реальной операционной системы [5, 6]. Технологии виртуализации, такие как VMware или VirtualBox, позволяют создавать виртуальные машины с разными операционными системами, что дает возможность тестировать программное обеспечение в разных конфигурациях и средах. Эмуляторы, такие как QEMU или Xamarin Android Emulator, имитируют работу целых устройств, включая процессор, память и периферийные устройства, что позволяет проводить тестирование в реалистичных условиях.

Применение виртуальных машин (VM) и эмуляторов в разработке и тестировании программного обеспечения требует оптимизации для достижения максимальной эффективности. Оптимизация производительности VM и эмуляторов достигается путем выбора подходящего типа (VM обеспечивают более высокую производительность за счет виртуализации и параллелизации ресурсов), профилирования приложения для определения критических ресурсов и соответствующей настройки VM/эмулятора, использования кэширования операционной системы и приложений для сокращения обращений к диску. Упрощение конфигурирования VM и эмуляторов достигается использованием готовых образов операционных систем и приложений, автоматизацией конфигурации с помощью скриптов (например, Ansible, Chef, Puppet) и использованием систем управления конфигурациями (например, Terraform). Эти методы позволяют снизить ручной труд и увеличить скорость настройки. Прогнозирование развития технологий виртуализации и эмуляции позволяет

оптимизировать применение VM и эмуляторов в будущем. Виртуализация на уровне железа (например, Intel VT-x, AMD-V) увеличивает производительность VM за счет снижения накладных расходов на виртуализацию, а технологии ускоренной эмуляции (например, QEMU, KVM) позволяют ускорить процесс эмуляции за счет использования аппаратных ресурсов. Развитие облачных платформ (например, AWS, Azure, Google Cloud) предоставляет готовые решения для размещения и управления VM и эмуляторами, что значительно упрощает их использование.

Моделирование на основе агентов (Agent-based Modeling).

Представляет собой подход к моделированию систем, в котором система представлена в виде совокупности взаимодействующих агентов, каждый из которых имеет свои собственные правила поведения и взаимодействия с окружающей средой. Каждый агент обладает собственными правилами поведения и взаимодействует с окружающей средой и другими агентами, что позволяет моделировать эмерджентные свойства системы, которые не могут быть предсказаны на основе анализа отдельных агентов. Для реализации ABM используются такие языки программирования, как Python или Java [7], что позволяет создавать гибкие и настраиваемые модели. Однако, важно учитывать сложность разработки и анализа ABM-моделей, а также проблемы валидации моделей и интерпретации результатов.

Системы виртуальной реальности (VR).

Системы виртуальной реальности (VR) предлагают уникальную возможность для тестирования программного обеспечения в иммерсивной среде, позволяя пользователям взаимодействовать с виртуальными объектами и пространством, создавая реалистичный контекст для оценки юзабилити и интерактивности. VR-тестирование особенно актуально для приложений с высокими требованиями к интерактивности, таких как игры, тренажеры, а также приложения для AR/VR [9, 10], где традиционные методы тестирования ограничены двумерным интерфейсом.

Применение VR-тестирования позволяет выявлять проблемы с юзабилити и интерактивностью программного обеспечения, которые не могут быть выявлено при традиционном тестировании. Например, VR позволяет оценить эргономику управления в игре или тренажере, изучить эффективность визуального отображения информации в иммерсивной среде. VR-тестирование требует специализированных инструментов и методик — для создания виртуальных миров используются двигатели игры (например, Unity или Unreal Engine), а для проведения тестирования необходимы VR-гарнитуры и отслеживающие системы.

Комплексный обзор современных методов моделирования

и симуляции с интеграцией ИИ

Метод Описание Преимущества Недостатки Советы по применению

Виртуальные "УЖ эмулирует Обе технологии УМ и Поскольку

машины (VM) и всю обеспечивают эмуляторы применение УМ

эмуляторы аппаратную изолированную могут иметь и эмуляторов

архитектуру, среду для меньшую требует

предоставляя запуска производительн оптимизации для

полную программного ость по достижения

виртуальную обеспечения, сравнению с максимальной

среду для повышая прямым эффективности,

запуска безопасность и запуском следует

операционных стабильность. программного внимательно

систем и Обеспечивают обеспечения на выбрать

приложений, в возможность физическом подходящий тип

то время как запускать оборудовании. ресурса и

эмулятор разные Конфигурирова определить

фокусируется программные ние и соответствующи

на имитации системы на использование е настройки

поведения одном УМ и использования.

Комплексный обзор современных методов моделирования

и симуляции с интеграцией ИИ

Метод Описание Преимущества Недостатки Советы по

применению

конкретных устройстве, эмуляторов

устройств или позволяя может быть

платформ. тестировать, сложным для

разрабатывать неподготовленн

и использовать ых

различные пользователей.

конфигурации.

Моделирование Система Позволяет Может быть Используйте для

на основе моделируется моделировать сложным в моделирования

агентов (Agent- как сложные реализации и систем с

based Modeling) совокупность системы с интерпретации emergent

взаимодейству большим результатов. behavior

ющих агентов, количеством Требует (поведением,

каждый из взаимодейству значительных возникающим из

которых имеет ющих вычислительны взаимодействия

собственные элементов. х ресурсов. отдельных

правила агентов).

поведения. Оптимизируйте

количество

агентов и

сложность их

поведения для

достижения

баланса между

точностью и

производительн

остью.

Комплексный обзор современных методов моделирования

и симуляции с интеграцией ИИ

Метод Описание Преимущества Недостатки Советы по

применению

Системы Создание Позволяют Требуют Используйте для

виртуальной ииммерсивных проводить специализирова тестирования

реальности сред для тестирование нного ПО, где важны

(VR) и тестирования юзабилити и оборудования и интерактивность

дополненной ПО в интерактивност программного и

реальности реалистичных и в условиях, обеспечения. пользовательски

(AR) условиях. максимально Могут быть й опыт.

приближенных дорогостоящим Сосредоточьтесь

к реальным. и в разработке и на ключевых

внедрении. аспектах

взаимодействия,

чтобы избежать

излишней

сложности.

Таблица 1. Комплексный обзор современных методов моделирования и симуляции с интеграцией ИИ. Источник: исследование автора.

Данное разнообразие типов моделей и методов симуляции отражает многогранность современных программных систем. В частности, их задачи включают:

Разработка тестовых сценариев и проверка функциональности.

Моделирование позволяет создавать виртуальные среды, имитирующие реальные условия использования системы. С помощью инструментов CASE (Computer-Aided Software Engineering) или языков моделирования вроде SysML или BPMN можно разработать модель, отражающую взаимодействие пользователей с системой. Эта модель может быть использована для генерации тестовых сценариев, позволяя тестировать различные варианты ввода и вывода

данных, а также проверять логику и корректность работы функциональных блоков системы. Применение метода Model-Based Testing (MBT) позволяет автоматизировать генерацию тестовых сценариев на основе модели, значительно увеличивая охват тестирования и снижая риск пропуска дефектов.

Изучение производительности и оптимизация системы.

Симуляции позволяют имитировать реальные условия нагрузки на систему, что дает возможность провести тестирование производительности и идентифицировать узкие места в ее работе. Инструменты вроде JMeter, Gatling или LoadRunner позволяют имитировать поведение большого числа пользователей и анализировать отклик системы на разные типы нагрузки. Результаты симуляций могут быть использованы для оптимизации архитектуры системы, выбора оптимальных параметров конфигурации и настройки серверных ресурсов.

Тестирование безопасности и выявление уязвимостей.

Симуляции позволяют провести тестирование безопасности системы в контролируемой среде, имитируя действия злоумышленников. Инструменты вроде Burp Suite или OWASP ZAP позволяют проводить сканирование уязвимостей и проверять систему на устойчивость к атакам типа SQL Injection, Cross-Site Scripting и другим известным уязвимостям. Симуляции также позволяют провести fuzzing-тестирование, генерируя случайные входные данные для поиска уязвимостей в системе [14].

Несмотря на огромный потенциал моделирования и симуляции в контексте тестирования ПО, внедрение этих технологий сталкивается с рядом серьезных препятствий, которые требуют тщательного анализа и поиска решений.

Во-первых, создание реалистичной и точной модели системы требует глубокого понимания ее архитектуры, функциональности и взаимодействия с окружающей средой. Этот процесс часто является рутинным и занимает значительное количество времени и ресурсов, особенно в случае сложных систем. Необходимость в глубоких знаниях в области моделирования, а также

использование специализированных инструментов CASE или языков моделирования вроде SysML или BPMN делают этот этап доступным не для всех специалистов по тестированию.

Во-вторых, модели, созданные для тестирования конкретного аспекта системы, часто оказываются недостаточно гибкими и не могут быть легко адаптированы для тестирования других аспектов или для работы с изменениями в системе. Масштабируемость моделей также является проблемой: при увеличении размера и сложности системы создание и поддержка моделей становятся чрезвычайно затратными — процесс тестирования может потребовать до 50% ресурсов разработки [2]. Необходимость в постоянном обновлении модели в соответствии с изменениями в системе может свести на нет преимущества моделирования и симуляции, если процесс не будет автоматизирован.

И, наконец, результаты симуляции могут быть сложны для интерпретации, особенно в случае сложных моделей и нестандартных сценариев. Отсутствие инструментов и методов для визуализации и анализа результатов моделирования может свести на нет полезность симуляций. Для адекватной интерпретации результатов необходимо обладать глубокими знаниями в области моделирования и симуляции, а также иметь доступ к специализированным инструментам анализа.

2. Применение ИИ в моделировании и симуляции для тестирования.

Правильное применение моделирования и симуляции в комбинации с другими методами тестирования позволяет значительно улучшить качество ПО, сократить время разработки и снизить риски сбоев в работе системы. Однако, как мы уже обозначили, внедрение этих технологий в реальную практику сталкивается с рядом препятствий, таких как сложность создания и настройки моделей, недостаток гибкости и масштабируемости моделирования, а также трудности с интерпретацией результатов симуляций. Рассмотрим, как интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в моделирование и симуляцию

открывает новые горизонты для тестирования ПО, преодолевая традиционные барьеры и повышая эффективность процесса.

Применение алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) и глубокого обучения (Deep Learning) позволяет автоматизировать процесс создания моделей, используя данные о реальной системе и ее поведении. Машинное обучение как поддомен ИИ [8] широко используется на различных этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, в частности, для автоматизации процессов тестирования ПО [4]. Например, применение нейронных сетей с архитектурой рекуррентных нейронных сетей (RNN), таких как LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit), для анализа истории изменений кода позволяет автоматически генерировать UML-диаграммы и спецификации системы, используя инструменты CASE (Computer-Aided Software Engineering), такие как IBM Rational Software Architect или Enterprise Architect. Использование генетических алгоритмов (Genetic Algorithms), которые основаны на принципах естественного отбора и эволюции, позволяет оптимизировать параметры моделей, такие как веса нейронных сетей, для достижения максимальной точности и реалистичности симуляции, используя специализированные программные пакеты вроде DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) или jGAP (Java Genetic Algorithm Package).

Применение алгоритмов машинного обучения для анализа результатов симуляций также позволяет выявлять скрытые зависимости и паттерны в данных, которые могут быть незаметны для человеческого аналитика. Например, применение техник кластеризации (Clustering), таких как k-means или DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), позволяет группировать результаты симуляций по характеристикам, что упрощает их интерпретацию. Использование алгоритмов регрессии (Regression), например, линейной регрессии или логистической регрессии, может помочь в прогнозировании поведения системы в будущем и определении возможных рисков, используя библиотеки машинного обучения вроде Scikit-learn или TensorFlow.

Использование ИИ-агентов, обученных с помощью алгоритмов укрепления (Reinforcement Learning), в свою очередь, позволяет автоматизировать процесс тестирования в виртуальных средах, имитируя поведение пользователей и проверяя различные сценарии взаимодействия. Например, ИИ-агенты могут быть обучены для проведения тестирования юзабилити в виртуальных средах VR или AR, позволяя проводить испытания с большим количеством виртуальных пользователей, используя платформы вроде Unity или Unreal Engine. ИИ-агенты также могут быть использованы для тестирования безопасности [14], автоматически генерируя атаки и изучая уязвимости системы, используя инструменты вроде Burp Suite или OWASP ZAP.

Тем самым, можно обозначить преимущества применения ИИ в моделировании и симуляции:

Восполнение недостатка реальных данных для обучения моделей.

Применение генеративных моделей, таких как GAN (Generative Adversarial Networks) и VAE (Variational Autoencoders), решает проблему недостатка реальных данных для обучения моделей, позволяя генерировать синтетические данные, близкие к реальным. Например, использование GAN для генерации синтетических данных о пользовательском поведении позволяет проводить тестирование юзабилити в виртуальных средах VR или AR с более реалистичными сценариями взаимодействия, используя платформы вроде Unity или Unreal Engine для создания виртуальных миров.

Усиление обучения с подкреплением.

Применение алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), таких как DQN (Deep Q-Networks) или A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic), позволяет обучать ИИ-агентов для автоматизации процесса тестирования без необходимости в заранее определенных правилах и сценариях. ИИ-агенты могут самостоятельно изучать систему и генерировать тестовые сценарии, а также оценивать результаты тестирования и адаптироваться к изменениям в системе. Например, использование алгоритмов обучения с подкреплением для обучения ИИ-агентов для тестирования безопасности

позволяет автоматически генерировать атаки и изучать уязвимости системы, используя инструменты вроде Burp Suite или OWASP ZAP.

Повышение точности и достоверности результатов.

Использование алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning) и машинного обучения (Machine Learning) позволяет создавать более точные и реалистичные модели систем, используя данные о реальном поведении системы. Например, применение рекуррентных нейронных сетей (RNN), таких как LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit), для анализа истории изменений кода позволяет автоматически генерировать UML-диаграммы и спецификации системы, используя инструменты CASE (Computer-Aided Software Engineering), такие как IBM Rational Software Architect или Enterprise Architect [7]. Применение техник регрессионного анализа, например, линейной регрессии или логистической регрессии, с использованием библиотек машинного обучения вроде Scikit-learn или TensorFlow позволяет строить более точные прогнозные модели для оценки производительности системы и идентификации возможных рисков.

Увеличение масштабируемости и гибкости моделирования.

Применение техник распределенного обучения (Distributed Learning), например, с использованием фреймворка Apache Spark, позволяет обучать модели на больших наборах данных, используя распределенные вычислительные ресурсы, что делает модели более масштабируемыми для работы с большими и сложными системами. Использование ИИ для автоматизации процесса создания моделей делает их более гибкими и адаптируемыми к изменениям в системе. Например, использование нейронных сетей для генерации тестовых сценариев позволяет легко адаптировать процесс тестирования к новым функциям и изменениям в системе, используя инструменты вроде JMeter или Gatling для проведения нагрузочного тестирования.

Сокращение затрат на тестирование.

Применение ИИ в тестировании ПО позволяет значительно сократить затраты на процесс тестирования [2, 3], автоматизируя многие рутинные задачи и увеличивая эффективность процесса. Например, использование ИИ-агентов, обученных с помощью алгоритмов укрепления (Reinforcement Learning) для автоматизации тестирования юзабилити в виртуальных средах VR или AR позволяет проводить испытания с большим количеством виртуальных пользователей, используя платформы вроде Unity или Unreal Engine. Использование ИИ для автоматизации анализа результатов тестирования также позволяет сократить время и ресурсы, необходимые для выявления и исправления ошибок, например, с помощью инструментов вроде SonarQube или JFrog Xray для анализа кода и поиска уязвимостей.

Предоставление решений для преодоления существующих проблем в тестировании программного обеспечения

Проблема Решение с использованием ИИ Пример

Сложность создания и поддержки тестовых сценариев Автоматическая генерация тестовых сценариев на основе моделей. Использование ИИ для анализа требований, спецификаций и кода для автоматической генерации тестовых сценариев. Применение генетических алгоритмов для генерации тестовых сценариев, покрывающих различные пути выполнения кода.

Недостаточное покрытие тестами Использование ИИ для анализа покрытия кода и выявления недостаточно протестированных участков. Применение алгоритмов машинного обучения для предсказания потенциально проблемных участков кода. Использование нейронных сетей для анализа истории ошибок и выявления паттернов, указывающих на недостаточное тестирование.

Высокая стоимость тестирования Автоматизация тестирования с помощью ИИ-агентов. Обучение ИИ-агентов для выполнения рутинных задач тестирования, таких как регрессионное тестирование и тестирование пользовательского интерфейса. Использование обучения с подкреплением для обучения ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять тестирование и адаптироваться к изменениям в системе.

Предоставление решений для преодоления существующих проблем в тестировании программного обеспечения

Проблема Решение с использованием ИИ Пример

Сложность анализа результатов тестирования Использование ИИ для автоматического анализа результатов тестирования и выявления ошибок. Применение алгоритмов машинного обучения для классификации ошибок и определения их приоритета. Использование алгоритмов кластеризации для группировки ошибок по схожим характеристикам, что упрощает их анализ и исправление.

Трудности с тестированием сложных систем Использование ИИ для моделирования и симуляции сложных систем. Создание виртуальных сред для тестирования систем в условиях, максимально приближенных к реальным. Применение агентного моделирования для тестирования распределенных систем с большим количеством взаимодействующих компонентов.

Недостаток данных для обучения моделей Использование генеративных моделей для создания синтетических данных. Генерация данных, похожих на реальные, для обучения моделей и повышения их точности. Применение GAN (Generative Adversarial Networks) для генерации синтетических данных о пользовательском поведении для тестирования

Ограниченная адаптивность тестовых систем Использование ИИ для создания самообучающихся тестовых систем. Применение алгоритмов машинного обучения для Использование обучения с подкреплением для обучения ИИ-агентов, способных самостоятельно

Предоставление решений для преодоления существующих проблем в тестировании программного обеспечения

Проблема Решение с использованием ИИ Пример

адаптации тестовых систем к изменениям в системе и повышения их эффективности. адаптировать стратегии тестирования к изменениям в системе.

Таблица 2. Предоставление решений для преодоления существующих проблем в тестировании программного обеспечения. Источник: исследование автора.

3. Исследование возможностей использования обучения с подкреплением для автоматизации тестирования.

В рамках данного исследования нами был изучен потенциал алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) для автоматизации тестирования программного обеспечения. Целью исследования являлась оценка эффективности RL-агентов в выполнении задач тестирования и выявление преимуществ и ограничений данного подхода. Для достижения этой цели был проведен ряд экспериментов, в которых RL-агент, разработанный на основе алгоритма Deep Q-Network (DQN), обучался взаимодействовать с тестовой средой и выполнять различные задачи тестирования. В качестве тестовой среды было выбрано веб-приложение, реализующее функционал интернет-магазина. Агент был обучен использовать Selenium WebDriver [6] для навигации по сайту, заполнения форм, добавления товаров в корзину и оформления заказа. Система наград была разработана таким образом, чтобы стимулировать агента к успешному выполнению сценариев, например, за успешное оформление заказа агент получал положительную награду, а за ошибки, такие как некорректное заполнение форм или выход за пределы допустимых действий, агент получал отрицательную награду. Процесс обучения агента включал в себя 1000 эпизодов,

в течение которых агент взаимодействовал с тестовой средой, получал награды и корректировал свою стратегию поведения на основе полученного опыта.

Динамика изменения показателей эффективности К1_-агента по мере обучения

100

75 50 25

200 400 600 S00 1000

Диаграмма 1. Динамика изменения показателей эффективности RL-агента по мере обучения. Источник: исследование автора.

График показывает, как RL-агент постепенно улучшал свою эффективность по мере обучения. В начале обучения (первые 200 эпизодов) агент показывал низкий уровень успешности, но постепенно улучшал свои навыки. После 500 эпизодов агент достиг значительного прогресса, успешно выполняя более 70% тестовых сценариев. После 700 эпизодов агент демонстрировал стабильный высокий уровень эффективности, успешно выполняя более 85% сценариев. К 1000 эпизоду агент достиг максимальной эффективности, успешно выполняя 92% тестовых сценариев.

После завершения обучения была проведена оценка эффективности RL-агента. Для этого были использованы такие метрики, как процент успешных выполнений сценариев, покрытие кода и время выполнения тестирования. Результаты показали, что RL-агент успешно справился с автоматизацией тестирования веб-приложения, продемонстрировав высокую эффективность.

Агент успешно выполнил 92% тестовых сценариев и достиг 85% покрытия кода приложения. Кроме того, агент выполнил все тестовые сценарии за 15 минут, в то время как эксперту по тестированию, выполнившему те же сценарии вручную, потребовалось 45 минут.

Эффективность К1_-агента по сравнению с ручным тестированием

Ручное ■ Р!1_-агент

Процент успешных сценариев

Покрытие кода Время выполнения

О 25 50 75 100

Диаграмма 2. Эффективность ЯЬ-агента по сравнению с ручным тестированием. Источник: исследование автора.

Сравнение с ручным тестированием также показало, что ЯЬ-агент справился с задачей на 39.33%% лучше, чем средний эксперт по тестированию. Этот показатель был рассчитан на основе сравнения процента успешных выполнений сценариев и времени, затраченного на тестирование (таблица 3).

Таблица 3. Сравнения процента успешных выполнений сценариев и времени, затраченного на тестирование. Источник: исследование автора.

1. Сравнение по проценту успешных выполнений сценариев: 92% - 80% = 12%.

2. Сравнение по времени тестирования: Улучшение: 45 минут - 15 минут = 30 минут

Процентное улучшение: (30 минут / 45 минут) * 100% = 66.67%

3. Среднее арифметическое: (12% + 66.67%) / 2 = 39.33%

Результаты исследования подтверждают потенциал обучения с подкреплением для автоматизации тестирования ПО. RL-агент продемонстрировал высокую эффективность в выполнении задач тестирования, а также преимущества в виде сокращения времени тестирования и возможности автоматизации рутинных задач. Однако, исследование также выявило некоторые ограничения данного подхода, такие как сложность настройки и обучения RL-агентов, а также необходимость в больших объемах данных для обучения. В целом, обучение с подкреплением является перспективным направлением для автоматизации тестирования ПО, и дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на разработку более эффективных алгоритмов RL, оптимизацию процесса обучения и расширение возможностей RL-агентов для выполнения более сложных задач тестирования. Применение RL-агентов в тестировании может существенно повысить эффективность процесса тестирования, сократить время и ресурсы, затрачиваемые на тестирование, и улучшить качество программного обеспечения.

4. Перспективы развития ИИ в моделировании и симуляции для тестирования программного обеспечения.

С учетом проведенного нами исследования, можно с точностью утверждать, что развитие искусственного интеллекта (ИИ) оказывает значительное влияние на внедрение моделирования и симуляции, выводя этот

процесс на качественно новый уровень. Внедрение алгоритмов машинного обучения, глубинных нейронных сетей и методов оптимизации, основанных на эволюционных вычислениях, открывает беспрецедентные возможности для создания более реалистичных, точных и адаптивных виртуальных миров. Нейронные сети, обученные на колоссальных объемах данных, позволяют моделировать сложные динамические системы с высокой степенью достоверности, отслеживать изменения во времени и анализировать нелинейные взаимосвязи между различными компонентами. Инструменты, такие как TensorFlow, PyTorch и Keras, предоставляют исследователям мощные средства для создания глубоких нейронных сетей, способных генерировать реалистичные ЭЭ-модели, имитировать физические процессы с субмикронной точностью и прогнозировать поведение систем любой сложности. Генеративные модели, такие как GAN (Generative Adversarial Networks) и VAE (Variational Autoencoders), играют все более значимую роль в создании реалистичных симуляций и генерировании синтетических данных для обучения моделей. Это особенно актуально в случаях, когда доступ к реальным данным ограничен. Обучение с подкреплением, в свою очередь, позволяет создавать более интеллектуальные и адаптивные ИИ-агенты, способные к автономному обучению и оптимизации производительности систем. Ожидается, что гибридные подходы, объединяющие различные методы ИИ, такие как нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткую логику, будут играть ключевую роль в создании более эффективных и гибких систем моделирования.

ИИ открывает новые горизонты для моделирования и симуляции, позволяя создавать интеллектуальные тестовые системы, способные к самообучению и адаптации к изменениям в системе. Это повышает эффективность и качество тестирования, позволяя выявлять дефекты на ранних стадиях разработки и снижая затраты на исправление ошибок. Создание виртуальных двойников реальных систем с помощью ИИ представляет собой еще одну перспективную область развития. Детальные виртуальные копии реальных систем могут использоваться для тестирования, оптимизации и

прогнозирования поведения систем в различных условиях, что открывает новые возможности для оптимизации производительности и повышения надежности систем. В будущем ИИ будет играть ключевую роль в процессе тестирования программного обеспечения [13], позволяя полностью автоматизировать процесс от создания тестовых сценариев до анализа результатов. Персонализированное тестирование, учитывающее особенности каждого пользователя и контекст использования системы, станет возможным благодаря использованию ИИ. Проактивное тестирование, основанное на предсказании потенциальных проблем и ошибок до их возникновения, позволит предотвратить сбои и повысить надежность ПО. Влияние ИИ на качество и надежность ПО будет колоссальным. Выявление и исправление ошибок на ранних стадиях разработки приведет к значительному повышению качества ПО. ИИ позволит создавать более надежные и безопасные системы, устойчивые к сбоям и внешним угрозам. Автоматизация многих этапов разработки с помощью ИИ ускорит процесс разработки ПО и сократит время выхода на рынок.

В заключение, ИИ имеет огромный потенциал для преобразования области моделирования и симуляции, а также для революционизирования процесса тестирования программного обеспечения. Внедрение ИИ позволит создавать более реалистичные, точные и адаптивные модели, автоматизировать тестирование, повысить качество и надежность ПО, а также ускорить процесс разработки. В будущем ИИ станет неотъемлемой частью процесса разработки и тестирования ПО, обеспечивая создание высококачественных, надежных и безопасных программных систем.

Заключение.

В данной статье был проведен комплексный анализ применения моделирования и симуляций в тестировании программного обеспечения, с акцентом на интеграцию искусственного интеллекта (ИИ). Были рассмотрены теоретические основы моделирования и симуляции, а также представлен обзор современных методов, таких как виртуальные машины, эмуляторы, агентное моделирование и системы виртуальной реальности. Особое внимание было

уделено потенциалу ИИ для решения ключевых проблем, связанных с традиционными методами тестирования, включая автоматизацию создания и оптимизацию моделей, улучшение анализа результатов и разработку интеллектуальных агентов для автоматизации процесса тестирования. В рамках исследования была проведена практическая оценка возможностей обучения с подкреплением для автоматизации тестирования. Разработанный RL-агент продемонстрировал высокую эффективность, превосходя по своим показателям ручное тестирование, проводимое экспертом. Это подтверждает перспективность использования ИИ для повышения эффективности, точности и гибкости процесса тестирования ПО.

Внедрение ИИ в моделирование и симуляции открывает новые горизонты для тестирования ПО. Интеллектуальные агенты, способные к самообучению и адаптации, позволяют автоматизировать рутинные задачи, эффективнее выявлять дефекты на ранних стадиях разработки и создавать более надежные и безопасные системы. В будущем ИИ станет неотъемлемой частью процесса разработки и тестирования ПО, обеспечивая создание высококачественных, надежных и безопасных программных систем.

Дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на разработку более эффективных алгоритмов ИИ, оптимизацию процесса обучения и расширение возможностей ИИ-агентов для выполнения более сложных задач тестирования. Применение ИИ в тестировании ПО обещает революционизировать процесс разработки ПО, сократить время выхода на рынок и значительно повысить качество программного обеспечения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Roper M. Using Machine Learning to Classify Test Outcomes, 2019 I E E E International Conference on Artificial Intelligence Testing (AITest), 2019;

2. Hourani H., Hammad A., Lafi M. The Impact of Artificial Intelligence on Software Testing, 2019 I E E E Jordan International Joint Conference on Electrical Engineering and Information Technology (JEEIT), 2019;

3. King T.M., Arbon J., Santiago D., Chin W., Adamo D., Shanmugam R. AI for Testing Today and Tomorrow: Industry Perspectives, 2019 I E E E International Conference on Artificial Intelligence Testing (AITest), 2019;

4. Arbon J. AI for Software Testing, in Pacific NW Software Quality Conference. PNSQC, 2017;

5. Test.ai Classifier and Appium Plugin. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://github.com/testdotai/appium-classifier-plugin (дата: 22.08.2024);

6. SeleniumConf. — [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://seleniumconf.com/ SeleniumConf (дата: 22.08.2024);

7. Lionel C. Briand, Yvan Labiche, and Xuetao Liu. Using machine learning to support debugging with tarantula. In Proceedings of the The 18th I E E E International Symposium on Software Reliability, Washington, DC, USA, 2007. I E E E Computer Society;

8. Андреас Мюллер, Сара Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью Python. - М., 2017;

9. Объектная модель документа (DOM). - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //developer. mozilla. org/en-US/docs/Web/API/Document_Object_Model (дата: 22.08.2024);

10. Statistical Element Locator, Oren Rubin, 2016. - [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=1wXoh7VhFyg. (дата: 22.08.2024);

11. AI for element selection, Jason Arbon, SeleniumConf Chicago, 2018. -[Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=3YLxZfZHnPg&t=500s (дата: 22.08.2024);

12. Фатыхов А.И., Салтанаева Е.А. Использование искусственного интеллекта для автоматизации процесса тестирования в информационных системах // Вестник науки. 2024. №5 (74);

13. Кондратюк А. П. Надежность и качество тестирования с использованием искусственного интеллекта //Материалы международной научной конференции «Мухтаровские чтения: актуальные проблемы математики, методики ее преподавания и смежные вопросы». Махачкала: ДГТУ, 2024 г. 228 с. - 2024. - С. 102;

14. Белодед Н. И., Демиденко К. Г. Искусственный интеллект в программировании: современные подходы и применение //Актуальные проблемы научных исследований: теоретические. - 2023. - С. 42;

15. Киргизбаев С. П., Киргизбаев В. П. Применение искусственного интеллекта для автоматизированного тестирования на проникновение // Актуальные и перспективные научные исследования. - 2024. - С. 52

Koledachkin A.A.

leading test automation engineer, founder QA Playground (Dzerzhinsk, Russia)

USING SIMULATION AND SIMULATION IN TESTING: PROSPECTS WITH USE OF AI

Abstract: in the context of the rapid complexity of the architecture and functionality of modern software, traditional manual testing methods face significant limitations. Modeling and simulations offer an alternative approach, providing the opportunity to create virtual environments that allow systems to be tested under controlled conditions and with a wide range of scenarios. However, even modern modeling and simulation methods often require significant manual effort to create and configure models, which limits their scalability and efficiency.

This article explores the integration of artificial intelligence (AI) into modeling and simulation in the context of software testing. The paper presents an analysis of the key advantages of using AI in this area, including automated creation and optimization of models, improved analysis of results and training of AI agents to automate the testing process. Special attention is paid to ways to use AI to improve simulation accuracy, reduce testing costs and increase process flexibility. As part of the study, a practical assessment of the possibilities of reinforcement learning for test automation was carried out. The developedRL agent has demonstrated high efficiency, surpassing manual testing conducted by an expert in its performance, which confirms the prospects of using AI to increase the efficiency, accuracy andflexibility of the software testing process.

In conclusion, the article provides a comprehensive overview of modern modeling and simulation methods with AI integration, emphasizing their potential to transform software testing practices and improve its quality and reliability.

Keywords: testing strategy, testing automation, product quality, modeling, simulations, artificial intelligence, machine learning, deep learning, AI agents, generative models, optimization.