抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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活性はAndroidアプリケーション(apps)の基本的な成分である。しかし,Androidアプリケーションのための自動化試験のための既存のアプローチは,例えば活性間の遷移を管理するためしばしばほとんどまたは非常にも効果的にできない。に加えて,いくつかの技術を繰り返しゼロから再開と特異的なもの,不必要に長い転移と無駄時間を到達する各中間活性を再検討する必要がある。これらの問題を解決するために,AimDroid,それら間の不必要な遷移を最小化活性と一方の探索を管理することを目的としたAndroidアプリケーションのための自動化試験のための実用的なモデルベースアプローチを提案した。特に,AimDroid試験と再演中活性絶縁マルチレベル戦略を適用した。を系統的に調査されていない活性を発見し,次に強化学習誘導ランダムアルゴリズムを有した全ての発見された個体を利用した。全部で中国における日常使用の十億を持つことを50種類の一般的なクローズドソース市販アプリケーションに関する包括的な実験を実施した。結果はAimDroidは活性,法と指導被覆率,それぞれSapienzとサルの双方の性能を上回ることを実証した。さらに,AimDroidも他の二つよりも多くの衝突事故を報告した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】