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TestNav是一个帕累托引导的框架，用于深度学习模型的组合鲁棒性测试，通过优化性能退化和输入保真度来识别严重但现实的故障。
介绍RL-NSGA-II-GRC方法，该方法将强化学习与经灰关联系数增强的NSGA-II遗传算法相结合，用于多目标优化，应用于NASDAQ投资组合优化。实现了改进的收敛性和多样化的帕累托前沿。