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题名基于汤普森采样的自适应安卓程序测试方法
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作者
赵英男
冷重阳
韩启龙
俞程
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机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第11期330-338,共9页
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基金
黑龙江省重点研发项目(KY10600230082)。
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文摘
近年来,安卓图形化界面测试方法的研究引起了学者的广泛关注。目前,大多数测试方法是基于强化学习开发的,然而,现有方法根据经验选择参数实现对应用程序的探索,无法根据界面变化情况自适应地改变参数设置。为此,提出了一种基于汤普森采样的自适应安卓测试方法,该方法将汤普森采样与Q-learning算法相结合,能够根据当前界面控件被探索的情况自适应地调整智能体下一步的探索动作,且能较好地平衡利用与探索的关系,实现更有效的测试。首先,对探索过程中界面的跳转这一事件进行Beta概率分布建模,得到一个概率分布矩阵,该矩阵与Q矩阵加权平均,可以兼顾事件的探索价值与利用价值。同时,对当前界面下的可操作事件的概率分布进行采样,最大采样值即为探索概率值,结合加权后的矩阵可以更全面地指导测试,以此实现对安卓应用界面的自适应探索。在13个安卓应用程序上进行了实验,通过与传统强化学习测试工具进行实验对比与分析,验证了所提方法的有效性。
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关键词
安卓gui测试
强化学习
Q-LEARNING
汤普森采样
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Keywords
Android gui testing
Reinforcement learning
Q-learning
Thompson sampling
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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