【腾讯TQM】遗传算法在测试中的应用初探

导读

alphago和master在围棋领域的成绩掀起一股人工智能的热潮之后，人工智能在各个领域的应用成为了大家讨论的焦点。其实机器学习在测试领域的应用也已经有很长时间并且取得了一定的效果。

遗传算法作为机器学习的经典算法就在单元测试领域起着重要的作用，今天我们简单讨论一下遗传算法在单元测试中的应用

1.遗传算法

遗传算法是由美国的J.Holland教授于1975年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首先提出的，模拟自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法在人工智能领域中用于解决最优化解的问题，是进化算法的一种。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机选择多个个体，通过自然选择和突变产生新的种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。定义比较抽象，下面用一个例子来解释。

遗传算法的具体示例

例：求解多项式函数的最小值：

Min F(X) = X­­2-19X+20，其中X=1,2,…64之间的整数（此题的精确解为X=9或10）

如何用遗传算法求解？

遗传算法是来自于生物遗传学，遗传算法中的一些概念同样也来自于生物学中的概念，具体的对应解释如下：

用遗传算法求解过程：

Step1：首先生成初始种群，这里是随机选择4个解组成的解集

Step2：对初始种群进行繁衍，也就是进行交叉/变异等操作生成新的解集

Step3：计算解集中每个个体的适应度F（X）

Step4：选择F（X）最小的4个个体组成新的解集，继续Step2，进行第二代繁衍

Step5：当繁衍的代数达到目标