基于粒子群优化算法的Android应用自动化测试方法  

Test Automation for Android Applications Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

作　　者：马锐[1] 任帅敏 马科 胡昌振[1] 薛静锋[1] 

机构地区：[1]北京理工大学软件学院软件安全工程技术北京市重点实验室,北京100081 [2]中国信息通信研究院技术与标准研究所互联网中心,北京100191

出　　处：《北京理工大学学报》2017年第12期1265-1270,共6页Transactions of Beijing Institute of Technology

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2016YFB0800700)

摘　　要：Android应用自动化测试是应用质量保证的重要手段.针对目前传统Android应用自动化测试方法存在的自动化率和测试用例生成效率较低且应用异常发现能力较弱的问题,本文提出了基于粒子群优化算法的Android应用自动化测试方法(particle swarm optimization for Android,PSOA).PSOA方法主要分为3部分:控件信息获取、测试方法模块化、测试用例生成与基于粒子群优化算法的测试数据优化.实验结果表明,与传统自动化测试方法相比,PSOA方法能够有效提高异常发现能力、测试用例生成效率和自动化率.Test automation is an important factor for the quality of Android applications.In order to improve the efficiency of automation,test case generation and the ability of abnormity discovering in traditional automated testing of Android application,an automatic test method for Android application was proposed based on particle swarm optimization algorithm,named particle swarm optimization for Android（PSOA）.The PSOA method was arranged with three functions,including information collecting of control units,test process modularizing,test case generating and test data optimizing with the particle swarm algorithm.Experimental comparing with traditional automated test,the proposed method can successfully improve the ability of abnormity discovering,the efficiency of test case generation and the rate of automation.

关 键 词：ANDROID 自动化测试 粒子群优化算法 测试用例生成 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]