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测试目的用户使用最少的流量体验尽可能多的功能，优化用户体验下载和安装APP消耗的流量优于竞品测试用例测试工具

详情可以参考这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/LYX_WIN/article/details/120827762。Android机器首推QNET.apk TX出品必属精品；iOS建议使用本机自带工具或者安装Charles。因为使用者的操作存在。

模拟用户在日常可能触发的中断操作，确保APP的可以正常使用。

本文介绍了APP耗电量测试的方法与标准，旨在防止高耗电版本上线影响用户体验。主要测试方法包括使用SoloPI工具监测耗电量和温度，测试时长设为30分钟，覆盖业务操作、后台运行和空闲三种场景。测试标准包括功率、电流、手机温度和竞品对比。建议采用无线连接方式避免充电干扰，并通过ADB命令获取精确耗电数据。注意事项包括关闭省电策略、固定屏幕亮度，以及OLED屏幕的特殊处理。测试结果可通过SoloPI报告、手机设置或APP的UID电量查询获取。

Fastbot是由字节跳动 Quality Lab开源的一款基于model-based testing 结合机器学习、强化学习的APP 稳定性测试工具，提供了Android和iOS版本。。本文记录一下Fastbot的使用方法。输入法ADBKeyBoard在输入栏自动输入内容，屏蔽UI输入法遇到搜索栏乱输入，想要输入指定字符可以人工配置操作路径，用来覆盖 Fastbot 自动遍历不到的场景。也可以自定义操作序列，设置操作的先后顺序。1、新建文件（文件名称不可更改）prob。

我们将页面的 GUI 信息抽象成模型中的 State，将执行的动作抽象成模型中的 Action，通过 State 作为图的节点，Action 作为图的边，连接形成有向有环图模型。遍历决策想法上源于 Alphago 的蒙特卡洛搜索树的思想，此基础上我们也使用了其他强化学习的方法，设计了 N 步 Q-Learning 算法和基于页面变化程度的 reward function，为页面下每个 Action 计算出相应的 Q 值，基于 Q 值选取最优动作。某些崩溃可能是已知的，不会影响应用程序的整体稳定性。