Aceleração de preenchimento da tabela Q em ferramenta de automação de teste de dispositivos Android baseada em Aprendizado por Reforço
Resumo
Este artigo apresenta um estudo sobre aceleração do preenchimento da tabela Q através da paralelização da ferramenta em estado da arte DroidbotX e da utilização de múltiplas instâncias, visando avaliar o seu desempenho. No contexto do mercado de aplicações móveis, a qualidade do software é um aspecto crítico que afeta diretamente a satisfação do cliente e a reputação da empresa. Nesse cenário, o teste de software é essencial para evitar que falhas graves ocorram nas mãos dos usuários finais, tornando o processo de teste um fator fundamental de sucesso, pois evitar gargalos é importante. As pesquisas com geração automática de casos de teste vêm ganhando destaque, principalmente para evitar o gargalo na fase de criação de casos de teste, que dependendo da complexidade da aplicação, precisa de esforço. Tecnologias de IA como o Aprendizado de Máquina por Reforço têm sido pesquisadas e estão apresentando potencial de sucesso nessa tarefa. Assim, neste estudo, foi feito um experimento comparativo com a ferramenta de geração de casos de teste que foi executada em quatro emuladores simultaneamente, alimentando a mesma tabela Q, e comparados os resultados com a execução em apenas um emulador. Ao longo de um período de duas horas, em dez aplicações Android, extraímos a taxa de cobertura de código para avaliar o desempenho dos diferentes cenários. Os resultados revelaram uma tendência de aumento na taxa de cobertura de código em algumas métricas ao utilizar as quatro instâncias de emuladores ao invés de uma. Espera-se que esse resultados possam contribuir para novas pesquisas e soluções na área.
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