题目：面向Android应用的自适应测试用例生成技术研究

        近几年来，随着Android的迅速发展，Android应用大量涌现，业界对Android应用的测试需求日益增长，需要自动化、高效率的测试技术。自适应随机测试（Adaptive Random Testing, ART）是在随机测试的基础上提出来的依据测试用例间距离选取测试用例的一种测试思想，国内外许多业界人士对其进行了各种发展和改进，但ART并没有在Android测试中得到很好的应用。

        在软件黑盒随机测试领域，测试猴子的思想得到广泛应用。Android中的现有的自动化测试工具Monkey因其不了解被测应用程序，生成的测试事件中具有大量无效和冗余。本论文在Monkey的基础上设计和实现了WiseMonkey，将ART思想扩展到了Android应用程序的自动化测试中，从测试用例的定义、有效测试用例的随机生成和自适应测试用例的选取执行三个方面对Monkey进行了改进。

        Monkey中事件的存储方式不适合直接用在WiseMonkey中，因此WiseMonkey重新定义了事件，并将一串有序的事件作为一个测试用例。WiseMonkey通过与Android中的ViewServer服务交互获取被测应用程序的信息，生成有效事件，并逐步识别被测应用程序的状态及状态间的转换关系用于有效测试用例的生成。

        WiseMonkey依据ART思想选取测试用例。在选取时需要计算测试用例之间的距离，因此，WiseMonkey对具体事件之间的距离、测试用例之间的距离、测试用例与测试用例集之间的距离进行了详细的定义，这也是ART思想的关键。

        为支持压力测试，WiseMonkey引入一种事件，即占用系统的内存、CPU和网络资源。WiseMonkey通过控制事先安装在设备中的代理程序触发此类事件，创造资源匮乏的运行环境，再对被测应用程序进行测试，以查看被测应用程序的可靠性。该压力测试工具已应用在长虹公司的Android测试中，并取得了良好效果。

        本文从找到第一个缺陷所执行的事件数（F-measure）和找到第一个缺陷所用的时间两个方面对WiseMonkey和Monkey进行了测试性能的对比实验。实验结果表明，WiseMonkey的测试效率较Monkey有了较大提高。