智能化测试

在互动中经常需要维护大量的状态，对这些状态进行测试验证成本较高，尤其是当有功能变动需要回归测试的时候。为了降低开发测试的成本，在这方面使用强化学习模拟用户行为，在两个方面提效：

• mock接口：将学习过程中的状态作为服务接口的测试数据；
• 回归测试：根据mock接口数据回溯到特定状态，Puppeteer根据强化学习触发前端操作，模拟真实用户行为；

什么是强化学习呢？

强化学习是机器学习的一个领域，它强调如何基于环境行动，获取最大化的预期利益。强化学习非常适用于近几年比较流行的电商互动机制：做任务/做游戏 -> 得到不同的奖励值 -> 最终目标大奖，在这类型的互动游戏中，奖励是可预期的，用户的目标是使得自己的奖励最大化。这个过程可以抽象为马尔科夫决策模型：玩家（agent）通过不同的交互行为（action），改变游戏（environment）的状态（state），反馈给玩家不同的奖励 （reward）；这个过程不断循环迭代， 玩家的最终目标是奖励最大化。

接下来，我们使用比较简单的Q-learning，来实现类似的智能化测试目的。

Q-learning

对于不同状态下，Q-learning的Q(s,a)表示在某一个时刻的s状态下，采取动作a可以得到的收益期望，算法的主要思想是将state和ation构

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