一种基于深度强化学习的安卓应用自动化持续测试方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的安卓应用自动化持续测试方法，包括以下步骤：（1）在目标安卓设备上初始化基于APK文件的目标应用程序；（2）对目标应用程序的历史探索数据和测试主路径进行分析后预训练DQN模型；（3）利用基于图嵌入和自然语言语义理解的GUI编码技术实时获取应用页面状态、推测可执行测试动作，编码为相应的状态编码和一系列动作编码；（4）对当前步骤的测试行为进行奖励分析，在线实时训练DQN模型，并使用DQN模型给当前页面状态下的所有测试动作打分，所得结果即Q值；（5）根据所给出的Q值选择一个测试动作进行执行，并在执行后，检查是否跳转到目标应用之外以及是否达到预设测试时间；（6）重复步骤（3）‑（5）直至测试结束；本发明对历史测试知识的重复利用，实现更高的测试有效性和效率。