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强化学习在软件工程中的全景扫描：从应用到未来

A Survey of Reinforcement Learning for Software Engineering

arXiv:2507.12483
A Survey of Reinforcement Learning for Software Engineering
Dong Wang, Hanmo You, Lingwei Zhu, Kaiwei Lin, Zheng Chen, Chen Yang, Junji Yu, Zan Wang, Junjie Chen
Subjects: Software Engineering (cs.SE)

一段话总结：

这是首篇系统综述强化学习（RL）在软件工程（SE）中应用的研究，分析了2015年（深度强化学习出现）至2025年5月发表在22个顶级SE期刊和会议上的115篇论文。综述涵盖RL在软件开发生命周期各阶段（设计、开发、质量保证、维护等）的应用，分类了SE任务（生成任务占74%）和RL算法（以模型无关的价值基方法为主，占52%），探讨了数据集使用、模型设计与评估等关键因素，指出当前研究存在过度集中于软件质量保证（72%）、实证验证不足等挑战，并提出未来研究方向（如结合大语言模型、扩展应用范围等）。

研究背景：当"智能决策者"遇上复杂软件系统

想象一下，你是一位软件工程师，每天要面对成百上千行代码的调试、无数测试用例的设计，还要在系统出问题时快速定位bug——这些工作就像在一个不断变化的迷宫里找出口，既耗时间又容易出错。而强化学习（RL），这个能让AI在游戏中打败人类、让机器人自主导航的"智能决策者"，似乎天生适合解决这类需要不断试错、优化决策的问题。

2015年，DeepMind将深度学习与强化学习结合，开发出能玩Atari游戏的Deep Q-Network（DQN），让强化学习进入"深度强化学习"时代。从那以后，RL开始在机器人、自动驾驶等领域大放异彩。与此同时，软件工程领域也在呼唤更智能的自动化工具：软件系统越来越复杂，传统的人工或简单算法已经难以应对设计、测试、维护等全生命周期的挑战。

比如，在测试环节，如何自动生成能发现更多bug的测试用例？在代码开发时，如何让AI更智能地补全代码？在系统维护时，如何快速定位并修复bug？这些问题都需要像RL这样能通过"试错-学习-优化"不断进步的技术来解决。

但一直以来，RL在软件工程中的应用就像散落的珍珠——研究者们做了很多尝试，却没有一篇系统的综述把这些成果串起来。之前的综述要么只关注机器学习在软件工程的泛化应用，要么只盯着软件测试这一个小领域，没人全面梳理过RL在软件工程全生命周期的应用。这就导致研究者和实践者想入门时，得在海量文献里"大海捞针"。于是，这篇论文的作者们决定做一次"全景扫描"，填补这个空白。

主要作者及单位信息

本文由来自中、日多所高校的研究者合作完成，核心团队包括：

• 王东（天津大学智能与计算学部）
• 游瀚墨（天津大学智能与计算学部，共同一作）
• 朱凌玮（东京大学）
• 林楷威（天津大学智能与计算学部）
• 陈铮（大阪大学SANKEN研究所）
• 杨晨、于俊吉、王赞、陈俊杰（均来自天津大学智能与计算学部，其中陈俊杰为通讯作者）

创新点：这篇综述"新"在哪里？

作为首篇系统研究强化学习在软件工程中应用的综述，它的独特之处体现在三个方面：

1. 全面性：首次覆盖软件工程全生命周期（从设计、开发到质量保证、维护），而不是局限于某个子领域（比如之前的综述多聚焦测试）。
2. 时效性：分析了2015年（深度强化学习诞生）至2025年5月的最新研究，包含115篇顶级会议和期刊论文，捕捉到了2022年后的爆发式增长趋势。
3. 深度：不仅分类了应用场景，还深入分析了RL算法选择、数据集使用、模型设计与评估等关键细节，甚至指出了当前研究的"短板"（如41%的研究不可复现）。

研究方法：如何完成这场"全景扫描"？

作者们用"系统化文献综述"的方法，分四步完成了这项工作，就像给RL在软件工程的应用"拍CT"：

1. 确定研究问题：提出5个核心问题，比如"RL在软件工程中有哪些应用趋势？"“常用的RL算法有哪些？”“当前面临什么挑战？”，确保分析有明确方向。
2. 筛选高质量论文：从22个顶级软件工程venue（12个会议如ICSE、ASE，10个期刊如TSE、TOSEM）中，用关键词（“reinforcement”“Q-learning”等）筛选出169篇论文，再经严格审核（如排除非英文、篇幅不足8页的），最终保留115篇。
3. 提取关键信息：对每篇论文，提取发表时间、应用场景、使用的RL算法、数据集来源、评估方法等信息，就像给每篇论文"贴标签"。
4. 分析与总结：对提取的信息分类统计，比如统计不同软件工程任务中RL的应用占比、不同RL算法的使用频率，最后归纳出趋势、挑战和未来方向。

主要贡献：这篇综述到底有什么用？

它就像一本"RL+软件工程"的"百科全书"，给研究者和实践者提供了三大核心价值：

1. 摸清现状：让读者快速知道RL在软件工程中"哪里火、哪里冷"——比如72%的研究集中在软件质量保证（尤其是测试生成），而需求工程、项目管理几乎没人碰；中国研究者贡献了41%的论文，是这个领域的主力。
2. 指明工具：清晰列出不同软件工程任务适合用什么RL算法——比如测试生成常用Q-learning和DQN，代码生成可尝试PPO和actor-critic方法。
3. 点亮前路：指出当前研究的"坑"（如过度依赖基础RL算法、数据集中工业数据仅占7.8%）和"机会"（如结合大语言模型、扩展到需求工程），帮后来者少走弯路。

总结：一篇综述，打通"RL"与"软件工程"的任督二脉

这篇论文是首篇全面系统梳理强化学习（RL）在软件工程（SE）中应用的综述，通过分析2015-2025年的115篇顶级论文，回答了五个核心问题：

• RL在SE中的应用呈爆发式增长，2022年后发表的论文占74%；
• 应用集中在软件质量保证（72%），尤其是测试生成，生成类任务占比最高（74%）；
• 最常用的RL算法是价值基方法（如Q-learning、DQN），但actor-critic等高级算法近年增长明显；
• 研究依赖构造和开源数据集，可复现性差（41%不可复现），评估侧重效果忽视效率；
• 当前面临实证不足、应用范围窄等挑战，未来可结合大语言模型、扩展SE全生命周期应用。

它的核心成果是：首次绘制了RL在SE中的"应用地图"，为研究者提供了清晰的研究脉络，为实践者提供了算法选择指南，推动这个领域从"零散探索"走向"系统发展"。

思维导图：

详细总结：

1. 研究背景与目标

• 强化学习（RL），尤其是深度强化学习（DRL）自2015年以来在多个领域快速发展，同时大语言模型（LLMs）与RL的结合进一步推动了智能系统发展。
• 软件工程（SE）中，系统复杂性和自动化需求促使研究者将RL应用于设计、开发、质量保证等多个任务，但缺乏全面系统的综述。
• 本研究为首篇系统综述，目标是通过分析2015年至2025年5月的115篇同行评审论文，梳理RL在SE中的应用现状、挑战及未来方向。

2. 研究方法

• 数据来源：选取22个顶级SE venue（12个会议、10个期刊），通过关键词搜索（“reinforcement”“Q-learning”等）收集论文，经筛选后保留115篇。
• 研究问题：围绕5个核心问题（RQ1-RQ5）展开，涵盖 publication趋势、SE任务类型、RL算法应用、模型设计与评估、挑战与机遇。

3. 关键发现

4. 挑战与未来方向

• 挑战：实证验证不足、过度集中于软件质量保证（尤其是测试）、依赖基础RL算法、数据与可复现性瓶颈。
• 机遇：加强实证基准与人类中心设计、扩展RL在SE全生命周期的应用、结合LLM与RL、构建统一开源数据与评估基准。

关键问题：

1. 问题：本综述与现有相关综述相比，独特性体现在哪些方面？
   答案：现有综述多聚焦于机器学习/深度学习在SE的应用，或仅局限于软件测试子领域；本综述是首篇全面覆盖RL在整个SE领域的系统研究，时间范围扩展至2025年，涵盖115篇论文，分析了RL在SE全生命周期的应用，并深入探讨了算法、数据集、评估等关键因素，填补了现有研究空白。

2. 问题：强化学习在软件工程中最主要的应用领域和任务类型是什么？
   答案：最主要的应用领域是软件质量保证（占72%），其中测试生成是核心任务（49篇论文）；从任务类型看，生成任务占比最高（74%），包括测试用例生成、代码补全、注释生成等，反映出RL在自动生成软件制品方面的优势。

3. 问题：当前强化学习在软件工程应用中面临的主要挑战是什么，有哪些潜在的解决方向？
   答案：主要挑战包括：实证比较与用户验证不足、研究过度集中于测试生成、依赖基础RL算法、数据与可复现性瓶颈。潜在解决方向包括：加强实证基准与人类中心设计、扩展RL在SE全生命周期的应用（如需求工程、管理）、结合LLM与RL（如RLHF）、构建统一的开源数据与评估基准。