Testing Super Mario Using a Behavior Model Autonomously
6 days ago
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- 自主测试通过系统性地检查数百万个状态，探索复杂系统中的广阔状态空间，能发现人工测试可能遗漏的边界情况。
- 该方法采用基于变异的输入生成器，通过随机翻转输入位来创建变化，模拟自然游戏过程。
- 适应度函数会优先选择马里奥向右进度最远的路径，但概率分布机制确保探索路径多样性以避免死胡同。
- 该系统类似遗传算法：路径作为基因型，游戏状态作为表现型，仅通过变异驱动探索（不进行交叉操作）。
- 实现细节包括：加权移动选择、路径回溯/分裂、死亡状态剪枝、定期路径清理等优化探索策略。
- 自主测试成功通关《超级马里奥兄弟》1-4关，不仅发现了捷径，还揭露了第4关的碰撞检测漏洞。
- 未来研究方向将整合行为模型，在自主探索过程中实现实时正确性验证。