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公開番号2025113042
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-01
出願番号2024007664
出願日2024-01-22
発明の名称ブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法及びコンピュータシステム
出願人国立大学法人京都大学
代理人個人
主分類G06F 11/36 20060101AFI20250725BHJP(計算;計数)
要約【課題】ブラックボックスシステムのテストの効率を改善する。
【解決手段】開示の方法は、ブラックボックスシステムのテストのため、ブラックボックスシステムの挙動を近似するモデルを生成する学習アルゴリズムに基づいて、前記モデルの生成処理を実行し、生成された前記モデルのテストを実行することを含むテスト処理を実行する、ことを備える。前記テスト処理は、前記モデルのテストのための複数の異なる種類のアルゴリズムを並列実行することを含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ブラックボックスシステムのテストのためコンピュータによって実行されるコンピュータ実装方法であって、
ブラックボックスシステムの挙動を近似するモデルを生成する学習アルゴリズムに基づいて、前記モデルの生成処理を実行し、
生成された前記モデルのテストを実行することを含むテスト処理を実行する、
ことを備え、
前記テスト処理は、前記モデルのテストのための複数の異なる種類のアルゴリズムを並列実行することを含む、
ブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法。
続きを表示（約 2,700 文字）【請求項２】
前記テスト処理の実行後に、後処理を実行することを更に備え、
前記後処理は、前記生成処理の再実行を決定することを含み、
前記テスト処理において並列実行されている前記複数の異なる種類のアルゴリズムのうちのいずれかにおいてテスト結果が得られると、前記テスト処理から前記後処理へ移行する、
請求項１に記載のブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記複数の異なる種類のアルゴリズムは、
前記モデルの形式的検証としてのモデル検査アルゴリズム、及び、
前記モデル検査アルゴリズムとは異なる種類のアルゴリズム
を含み、
前記後処理は、
前記モデル検査アルゴリズムによって前記モデルの反例が発見されなかった場合に実行される等価性テストと、
前記モデル検査アルゴリズムによって前記モデルの反例が発見された場合に実行される反例検証処理と、
を含み、
前記後処理において、前記等価性テストを実行した結果、前記ブラックボックスシステムと前記モデルとが等価ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定され、
前記後処理において、前記反例検証処理を実行した結果、前記反例が前記ブラックボックスシステムについての反例ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定される、
請求項２に記載のブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記複数の異なる種類のアルゴリズムは、
前記モデルの形式的検証としてのモデル検査アルゴリズム、及び、
前記モデルの反例探索アルゴリズム、
を含み、
前記後処理は、前記モデル検査アルゴリズム及び前記反例探索アルゴリズムのいずれかによって、前記モデルの反例が発見された場合に実行される反例検証処理を含み、
前記後処理において、前記反例検証処理を実行した結果、前記反例が前記ブラックボックスシステムについての反例ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定される、
請求項２に記載のブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記複数の異なる種類のアルゴリズムは、
前記モデルの形式的検証としてのモデル検査アルゴリズム、及び、
前記ブラックボックスシステムと前記モデルとの第１等価性テストのためのアルゴリズムと、
を含み、
前記後処理は、前記モデル検査アルゴリズムによって、前記モデルの反例が発見されなかった場合に実行される第２等価性テストを含み、
前記テスト処理において、前記第１等価性テストを実行した結果、前記ブラックボックスシステムと前記モデルとが等価ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定され、
前記後処理において、前記第２等価性テストを実行した結果、前記ブラックボックスシステムと前記モデルとのが等価ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定される、
請求項２に記載のブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記複数の異なる種類のアルゴリズムは、
前記ブラックボックスシステムと前記モデルとの第１等価性テストのためのアルゴリズムと、
前記第１等価性テストのための前記アルゴリズムとは異なる種類のアルゴリズムと、
を含み、
前記後処理は、前記第１等価性テストのためのアルゴリズムとは異なる種類の前記アルゴリズムにおいてテスト結果が得られた場合に実行される第２等価性テストを含み、
前記テスト処理において、前記第１等価性テストを実行した結果、前記ブラックボックスシステムと前記モデルとが等価ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定され、
前記後処理において、前記第２等価性テストを実行した結果、前記ブラックボックスシステムと前記モデルとが等価ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定される、
請求項２に記載のブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記第１等価性テストのためのアルゴリズムとは異なる種類の前記アルゴリズムは、前記モデルの形式検証アルゴリズム及び前記モデルの反例探索アルゴリズムの少なくともいずれか一方を含む、
請求項６に記載のブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記複数の異なる種類のアルゴリズムは、
前記モデルのモデル検査アルゴリズム、
前記モデルの反例探索アルゴリズム、及び、
前記ブラックボックスシステムと前記モデルとの第１等価性テストのためのアルゴリズム、
を含み、
前記後処理は、前記モデル検査アルゴリズムにおいて、前記モデルの反例が発見されなかった場合に実行される第２等価性テストを含み、
前記後処理は、前記モデル検査アルゴリズム及び前記反例探索アルゴリズムのいずれかのテスト結果として、前記モデルの反例が発見された場合に実行される反例検証処理を含み、
前記テスト処理において、前記第１等価性テストを実行した結果、前記ブラックボックスシステムと前記モデルとが等価ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定され、
前記後処理において、前記第２等価性テストを実行した結果、前記ブラックボックスシステムと前記モデルとが等価ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定され、
前記後処理において、前記反例検証処理を実行した結果、前記反例が、前記ブラックボックスシステムについての反例ではないと判定された場合、前記生成処理の再実行が決定される、
請求項２に記載のブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法。
【請求項９】
ブラックボックスシステムの挙動を近似するモデルを生成する学習アルゴリズムに基づいて、前記モデルの生成処理を実行し、
生成された前記モデルのテストを実行することを含むテスト処理を実行する、
よう構成され、
前記テスト処理は、前記モデルのテストのための複数の異なる種類のアルゴリズムを並列実行することを含む、
システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、ブラックボックスシステムのテストのためのコンピュータ実装方法及びコンピュータシステムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
非特許文献１は、ブラックボックスシステムの挙動を近似するハイブリッドオートマトンの学習アルゴリズムを開示している。
【０００３】
特許文献１は、ハイブリッドシステムの形式的検証を開示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Amit Gurung, Masaki Waga, Kohei Suenaga, “Learning nonlinear hybrid automata from input-output time-series data” Proc. ATVA 2023, LNCS 14215, pp. 33-52, Springer.
【特許文献】
【０００５】
特開２０１３－３８９７号公報
【発明の概要】
【０００６】
ブラックボックスシステムは、一部又は全部の内部動作又は仕組みが不明であるシステムである。例えば、自動車・航空機などの産業機械は、ブラックボックスシステムであることが多い。
【０００７】
ブラックボックスシステムのテストは、ブラックボックスシステムが、所定の仕様（specification）を満たすかどうかを確認することである。ブラックボックスシステムは、内部動作等が不明であるため、ブラックボックスシステムのテストには、従来、ランダムシミュレーションが用いられている。ランダムシミュレーションは、ランダムな入力をブラックボックスシステムに与えて、ブラックボックスシステムの出力が仕様を満たすかどうかを観察する手法である。ブラックボックスシステムに仕様を破る例（反例；counterexample）が存在すれば、ランダムシミュレーションによって、その反例を発見することができる。また、ランダムシミュレーションによって、反例を発見できなければ、そのブラックボックスシステムは、安全である（仕様を満たす）と判定することができる。
【０００８】
しかし、ランダムシミュレーションでは、ランダムに多数の入力をブラックボックスシステムに与える必要があり、効率が悪い。特に、反例が、稀にしか生じない場合には、ランダムな入力では、反例を発見するのが困難なことが多い。このため、ランダムシミュレーションを、長時間行う必要が生じ、効率が低下する。
【０００９】
したがって、ブラックボックスシステムのテストの効率を改善するため、ブラックボックスシステムのテストのための新たな技術が望まれる。
【００１０】
本開示のある側面は、方法である。開示の方法は、ブラックボックスシステムのテストのためコンピュータによって実行されるコンピュータ実装方法であり得る。開示の方法は、ブラックボックスシステムの挙動を近似するモデルを生成する学習アルゴリズムに基づいて、前記モデルの生成処理を実行し、生成された前記モデルのテストを実行することを含むテスト処理を実行する、ことを備え得る。前記テスト処理は、前記モデルのテストのための複数の異なる種類のアルゴリズムを並列実行することを含み得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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