250613_The Impact of Software Testing with Quantum Optimization Meets Machine Learning

论文信息

  • 标题: The Impact of Software Testing with Quantum Optimization Meets Machine Learning

  • arXiv ID: 2506.02090

  • 作者: Authors:Gopichand Bandarupalli

  • 发表日期: 2025-06-02T15:04:10+00:00

  • 论文链接: 2506.02090

  • 总结生成时间: 2025-06-13 15:03:02

一句话概要
作者提出了一种融合量子退火与机器学习的混合框架，显著提升了持续集成/持续交付（CI/CD）流程中测试用例优先级的优化效率。

主体
随着现代软件系统复杂度的激增，传统机器学习方法在处理大规模测试套件时面临效率瓶颈，尤其在持续集成环境中难以快速识别关键缺陷。针对这一挑战，研究创新性地将量子退火算法与机器学习相结合，构建了一个动态优化测试用例优先级的混合框架。该框架通过量子优化器处理测试用例间的复杂依赖关系，将问题转化为能量最小化模型，同时利用机器学习模型预测代码变更的影响范围，实现测试资源的精准分配。

为验证方案有效性，作者在Defects4J数据集上进行了对比实验，结果显示相较于传统机器学习方法，混合框架将缺陷检测效率提升了25%，测试执行时间缩短了30%。通过模拟动态演化的代码库环境，研究进一步证实了框架的鲁棒性，其可视化组件（如缺陷热力图与性能曲线图）为测试过程提供了直观的决策支持。值得注意的是，该设计充分考虑了当前量子硬件的局限性，通过分层优化策略平衡计算精度与资源消耗。

最后一句
这项研究为量子-经典混合计算生态下的软件质量保障开辟了新路径，其可扩展性设计为未来工业级量子应用落地提供了重要参考。