报告时间：2022年5月2日（周一）14:00-15:00

报告地点：线上腾讯会议，会议ID（444-182-447）

报告题目：使用好奇心驱动的强化学习的自动Web测试（ICSE 2021，CCF-A）

报告人：郑岩，天津大学智能与计算学院副教授

报告摘要：

Web测试一直被认为是一项众所周知的困难任务。即使在今天，web测试仍然严重依赖于手动操作，而自动化web测试离实现人的水平性能还有很长的路要走。web测试的关键挑战包括动态内容更新、隐藏在复杂用户交互和特定输入值下的深层bug，这些bug只能由巨大搜索空间中的特定动作序列触发。在本文中，我们提出了一种自动端到端web测试框架WebExplor，以实现web应用程序的自适应探索。WebExplor采用好奇心驱动的强化学习生成满足时序逻辑关系的高质量动作序列（测试用例）。此外，WebExplor在线测试过程中增量构建了一个自动机，为进一步提高测试效率提供了高级指导。本文在六个真实项目和一个商业SaaS web应用程序，对的WebExplor进行了全面评估，并对真实世界中排名前50个web应用程序进行了实地研究。结果表明，在大多数情况下，WebExplor可以实现比现有最先进的web测试技术更高的故障检测率、代码覆盖率和效率。WebExplor在商业web应用程序中检测到12个以前未知的故障，这些故障已由开发人员确认并修复。此外，我们的实地研究进一步发现了3466个异常和错误。

报告人简介：

郑岩，天津大学智能与计算学院副教授。主要从事多智能体系统、深度强化学习、进化算法、对手建模、生成对抗模仿学习等领域的研究。