articles - статьи, на которых основана работа
defence - презентации промежуточных итогов и защиты
pictires - рисунки и их исходиники для текста
plot - графики результатов и их исходники
results - результаты тестирования алгоритмов
scripts - дополнительные скрипты
text - иходники текста диплома
Мобильные приложения являются основным способом взаимодействия пользователя с мобильным устройством. Этот факт заставляет разработчиков уделять больше внимания качеству получаемого продукта. Любые сбои или зависания приложения во время его использования могут негативно влиять на рейтинг продукта. Различные виды тестирования помогают вовремя найти и исправить ошибки. В данной работе исследуются подходы автоматического тестирования мобильных приложений путем взаимодействия с графическим интерфейсом. Задача этого тестирования состоит в том, чтобы проверить корректность функционирования готового приложения: отсутствие сбоев во время работы. Работа посвящена автоматическому тестированию на основе алгоритмов обучения с подкреплением, так как они показывают большую эффективность в сравнении с другими подходами. В ходе исследования реализованы несколько подходов Q-learning обучения с подкреплением для решения поставленной задачи. Среди них есть как простые алгоритмы, основанные на использовании эвристической функции награды, так и подходы, основанные на глубоких нейронных сетях. По результатам экспериментов выбирается лучший из реализованных алгоритмов и сравнивается с современным инструментом тестирования.