我应该如何对启发式算法进行单元测试？答案

【问题标题】：How should I unit test a heuristic algorithm?我应该如何对启发式算法进行单元测试？
【发布时间】：2023-03-05 16:51:01
【问题描述】：

所以我已经编写了蚁群优化 (ACO) 元启发式的实现，并且我想编写一些单元测试。但是，我不确定测试返回“正确”答案的能力因各种设置而异的方法的最佳方法。

一个单元如何测试启发式算法？

【问题讨论】：

它仍然是一个确定性算法，对吧？然后给定某些输入，它应该产生相同的输出。在给定可预测输入的情况下测试某些结果。
我想我无法摆脱我正在测试默认设置而不是实际的 solve 方法的感觉。
什么是正确答案？我对算法不熟悉。
嗯，它目前正在解决旅行商问题。我实际上刚刚编写了一些实际上很好地满足我的目的的测试数据。我最终使用了一个圆圈中均匀分布的点。我可以简单地计算周长。该算法运行良好，可以在前 5 次迭代中以合理（和默认）设置找到它，所以我认为这在很大程度上解决了我的问题。
@BrianKelly 尽管 ACO（和其他元启发式算法）可以重复实现，但它不是确定性的。由于可重复性，相同代码的 2 次运行会给出相同的结果。由于不确定性，随着算法的改进，结果会有所不同（平均而言会有所改进，但不一定适用于每个数据集）。

【解决方案1】：

我使用this integration test class 测试我的 TSP 实现，它进行了 2 次测试：

断言它在 600 秒内达到某个分数。我在我的机器上在 10 秒内得到了这个分数，所以长时间的超时只适用于非常慢的詹金斯奴隶。如果它在那个时间限制内没有达到那个分数，它可能永远不会达到它。这个测试的重点是没有抛出异常（=冒烟测试），并且至少它在合理的时间内提高了分数。所以总比没有测试好:)
将求解器置于断言模式 (FAST_ASSERT) 并断言它在 600 秒内达到某个更容易的分数。在 assertionMode 中，Solver 在其最深的循环中启用完整性检查（以性能为代价）。这是为了清除增量分数计算（= 增量分数计算）等中的错误。

最重要的是，我有单元测试来测试我的算法的特定组件，以检查它们是否按预期运行，例如this unit test class。

【讨论】：