面向安卓应用的测试用例集约简与执行方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 测试用例集约简研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 测试用例优先级技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-16页 |
| 2 基本理论介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 测试用例集约简算法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 测试用例集约简的基本概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 本文研究涉及的相关算法 | 第17-18页 |
| 2.2 测试用例优先级排序技术 | 第18-19页 |
| 2.2.1 用例优先级概述 | 第18页 |
| 2.2.2 用例优先级排序技术 | 第18-19页 |
| 2.3 Android自动化测试 | 第19-20页 |
| 2.3.1 自动化测试概述 | 第19页 |
| 2.3.2 自动化测试的优势 | 第19-20页 |
| 2.3.3 Android自动化测试 | 第20页 |
| 2.4 本章小节 | 第20-22页 |
| 3 基于改进蚁群算法的测试用例集约简 | 第22-38页 |
| 3.1 概述 | 第22页 |
| 3.2 蚁群算法用于测试用例集约简 | 第22-24页 |
| 3.2.1 标准蚁群算法的数学模型 | 第22-23页 |
| 3.2.2 蚁群算法应用于测试用例集约简 | 第23-24页 |
| 3.3 一种用于测试用例约简的改进蚁群算法 | 第24-28页 |
| 3.3.1 HGS-ACO算法的思想 | 第24-25页 |
| 3.3.2 挥发因子的动态调整 | 第25页 |
| 3.3.3 信息素更新与用例选择策略 | 第25-26页 |
| 3.3.4 HGS-ACO算法的主要步骤 | 第26-28页 |
| 3.4 实验测试与分析 | 第28-36页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第28-29页 |
| 3.4.2 主要参数设置 | 第29-31页 |
| 3.4.3 实验结果对比 | 第31-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 基于两属性分级调整的测试用例优先级调整算法 | 第38-48页 |
| 4.1 概述 | 第38页 |
| 4.2 测试用例集预处理 | 第38-41页 |
| 4.2.1 测试用例集的划分和提取 | 第38-39页 |
| 4.2.2 划分结果的解耦 | 第39-41页 |
| 4.3 优先级动态调整 | 第41-43页 |
| 4.3.1 动态调整的基本思想 | 第41-42页 |
| 4.3.2 动态调整算法的伪代码 | 第42-43页 |
| 4.4 实验分析 | 第43-46页 |
| 4.4.1 用例优先排序技术评估标准 | 第43页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 安卓应用测试用例自动化执行与优先级动态调整 | 第48-66页 |
| 5.1 概述 | 第48页 |
| 5.2 自动化测试框架的选用 | 第48-50页 |
| 5.2.1 Robotium的优势 | 第48-49页 |
| 5.2.2 Robotium的内部原理 | 第49-50页 |
| 5.3 用例优先级排序与Robotium的结合 | 第50-55页 |
| 5.3.1 测试环境的配置 | 第50-51页 |
| 5.3.2 测试用例的编写 | 第51-52页 |
| 5.3.3 测试用例处理 | 第52-54页 |
| 5.3.4 实现结合的依据 | 第54-55页 |
| 5.4 测试用例自动化执行与调整工具的实现 | 第55-62页 |
| 5.4.1 功能设计 | 第56页 |
| 5.4.2 工具的实现 | 第56-62页 |
| 5.5 生成测试报告与执行结果分析 | 第62-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 工作展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
