[發(fā)明專利]一種應(yīng)用于消除類游戲的智能測(cè)試方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010623151.8
• 申請(qǐng)日: 2020-07-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111506514B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王小光;劉碧林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳云步互娛網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/36
• 分類號(hào): G06F11/36;A63F13/60;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市徽正知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44405
• 代理人: 盧杏艷

1.一種應(yīng)用于消除類游戲的智能測(cè)試方法，其特征在于，包括：

采集大量的游戲操作數(shù)據(jù)，將所述大量的游戲操作數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理為多維的二進(jìn)制初始訓(xùn)練樣本；

根據(jù)初始訓(xùn)練樣本對(duì)人工智能模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成基本測(cè)試模型，該基本測(cè)試模型由一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)分類器子模型串聯(lián)而成，根據(jù)當(dāng)前游戲狀態(tài)預(yù)測(cè)普通消除操作和道具使用操作，該基本測(cè)試模型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層先乘以一個(gè)有效操作位置的權(quán)重向量再得到預(yù)測(cè)結(jié)果，以此學(xué)習(xí)對(duì)目標(biāo)元件的優(yōu)先操作策略，進(jìn)而能夠測(cè)試以消除某種目標(biāo)元件為通關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的消除類游戲；

接收測(cè)試指令，根據(jù)基本測(cè)試模型對(duì)游戲進(jìn)行測(cè)試，直至游戲失敗或通關(guān)，完成消除類游戲的測(cè)試；

采集不同關(guān)卡的模型通關(guān)數(shù)據(jù)以及真實(shí)玩家的通關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)而訓(xùn)練一個(gè)回歸模型，使其能通過(guò)基本測(cè)試模型的通關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)真實(shí)玩家的通關(guān)數(shù)據(jù)，該回歸模型為多元回歸模型，即預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包含多種目標(biāo)：通關(guān)比率，通關(guān)時(shí)長(zhǎng)以及通關(guān)步數(shù)；

所述采集大量的游戲操作數(shù)據(jù)，將所述大量的游戲操作數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理為多維的二進(jìn)制初始訓(xùn)練樣本，包括：

采集大量的不同的游戲盤(pán)面狀態(tài)及游戲盤(pán)面狀態(tài)對(duì)應(yīng)的玩家操作；游戲盤(pán)面狀態(tài)處理為三維的二進(jìn)制數(shù)據(jù)，第一維數(shù)由元件種類個(gè)數(shù)確定， 第二維為盤(pán)面寬度，第三維為盤(pán)面高度，若某種元件出現(xiàn)在盤(pán)面的第i行第j列，則對(duì)應(yīng)矩陣的第i行第j列元素為1，否則為0；游戲盤(pán)面狀態(tài)對(duì)應(yīng)的玩家操作處理為一維的二進(jìn)制向量，玩家操作包括常規(guī)操作和道具使用操作，其元素個(gè)數(shù)為所有操作數(shù)量總和，玩家選擇的操作位為1，其余為0；盤(pán)面狀態(tài)與對(duì)應(yīng)的玩家操作合并作為人工智能模型的初始訓(xùn)練樣本。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的應(yīng)用于消除類游戲的智能測(cè)試方法，其特征在于，所述根據(jù)初始訓(xùn)練樣本對(duì)人工智能模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成基本測(cè)試模型，該基本測(cè)試模型由一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)分類器子模型串聯(lián)而成，可以根據(jù)當(dāng)前游戲狀態(tài)預(yù)測(cè)普通消除操作和道具使用操作，并且能夠?qū)W習(xí)對(duì)目標(biāo)元件的優(yōu)先操作策略，進(jìn)而能夠測(cè)試以消除某種目標(biāo)元件為通關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的消除類游戲，包括：

使用初始訓(xùn)練樣本對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使其能通過(guò)輸入的游戲盤(pán)面狀態(tài)來(lái)預(yù)測(cè)每個(gè)有效常規(guī)操作的使用概率及某種特殊道具的使用概率，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層先乘以一個(gè)有效操作位置的權(quán)重向量再得到所有操作的預(yù)測(cè)概率，預(yù)測(cè)概率最大的操作則作為該基本測(cè)試模型的輸出操作；

對(duì)于輸出操作為道具操作的情況，再合并初始訓(xùn)練樣本及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化層輸出作為中間訓(xùn)練樣本，使用中間訓(xùn)練樣本訓(xùn)練一個(gè)分類器子模型，用來(lái)預(yù)測(cè)道具使用的具體位置；

訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及分類器子模型則作為基本測(cè)試模型可以對(duì)消除類游戲進(jìn)行智能化自動(dòng)測(cè)試。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的應(yīng)用于消除類游戲的智能測(cè)試方法，其特征在于，所述接收測(cè)試指令，根據(jù)基本測(cè)試模型對(duì)游戲進(jìn)行測(cè)試，直至游戲失敗或通關(guān)，完成消除類游戲的測(cè)試，包括：

接收測(cè)試指令，將初始游戲盤(pán)面作為輸入發(fā)送至基本測(cè)試模型，獲取基本測(cè)試模型的輸出；

根據(jù)基本測(cè)試模型的輸出更新游戲盤(pán)面；將更新后的游戲盤(pán)面作為輸入發(fā)送至基本測(cè)試模型，獲取基本測(cè)試模型的輸出；

重復(fù)執(zhí)行根據(jù)基本測(cè)試模型的輸出更新游戲盤(pán)面；將更新后的游戲盤(pán)面作為輸入發(fā)送至基本測(cè)試模型，獲取基本測(cè)試模型的輸出的步驟，直至游戲失敗或通關(guān)，完成消除類游戲的測(cè)試。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的應(yīng)用于消除類游戲的智能測(cè)試方法，其特征在于，所述采集不同關(guān)卡的模型通關(guān)數(shù)據(jù)以及真實(shí)玩家的通關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)而訓(xùn)練一個(gè)回歸模型，使其能通過(guò)基本測(cè)試模型的通關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)真實(shí)玩家的通關(guān)數(shù)據(jù)，包括：

用基本測(cè)試模型對(duì)不同關(guān)卡進(jìn)行批量測(cè)試，得到基本測(cè)試模型在不同關(guān)卡的通關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)采集大量真實(shí)玩家在不同關(guān)卡的通關(guān)數(shù)據(jù)；

使用收集到的不同關(guān)卡的通關(guān)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練一個(gè)回歸模型，從而可用基本測(cè)試模型在某一關(guān)卡的通關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)真實(shí)玩家的對(duì)應(yīng)通關(guān)數(shù)據(jù)，達(dá)到預(yù)測(cè)游戲關(guān)卡難度的目的，該回歸模型為多元回歸模型，即預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包含多種目標(biāo)：通關(guān)比率，通關(guān)時(shí)長(zhǎng)以及通關(guān)步數(shù)。