基于粒子群优化算法的Android应用自动化测试方法

作     者：马锐 任帅敏 马科 胡昌振 薛静锋 MA Rui;REN Shuai-min;MA Ke;HU Chang-zhen;XUE Jing-feng

作者机构：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 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 版 物：《北京理工大学学报》 (Transactions of Beijing Institute of Technology)

年 卷 期：2017年第37卷第12期

页      面：1265-1270页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2016YFB0800700) 

主　　题：Android 自动化测试 粒子群优化算法 测试用例生成 

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.