游戏引擎开发测试方法及系统与流程

本发明涉及游戏开发和测试，尤其涉及游戏引擎开发测试方法及系统。

背景技术：

1、游戏引擎是现代游戏开发的核心工具，其性能和稳定性直接决定了游戏的质量和用户体验。为了确保游戏引擎在各种复杂情境下都能高效运行，全面和高效的开发测试至关重要。然而，当前的游戏引擎测试过程中存在许多问题，包括数据同步不一致、测试用例覆盖不全、复杂场景处理不佳、反馈机制延迟等。这些问题主要由于数据管理不完善、传统算法效率低、模块间依赖性强以及测试结果反馈不及时等原因导致。

2、现有技术方案（中国发明专利，公开号：cn116225942b，名称：基于运行分析的游戏引擎开发测试系统）在尝试解决这些问题时，仍存在以下不足或缺陷：

3、数据存储模块在高并发或大规模数据交换时存在同步问题，导致数据不一致；

4、引擎开发模块的各部分高度依赖，某一模块的故障会影响整个系统的性能；

5、运行分析模块生成的测试用例覆盖不全，传统的变异和寻优算法在复杂路径搜索中的表现不佳；

6、功能实现模块的代码整合复杂且反馈机制存在延迟，导致问题修复成本高。

7、上述这些不足严重影响了游戏引擎的测试效率和结果准确性。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供游戏引擎开发测试方法及系统，本发明通过整合多模态数据采集与智能预处理、情境感知自适应学习与元学习优化、分布式多智能体系统与量子计算、动态智能合约驱动的区块链管理，以及实时反馈与自我改进机制，形成一个高效、动态、可靠的游戏引擎开发测试框架。本发明不仅提升了数据处理和测试用例生成的效率，还确保了测试数据的透明性和不可篡改性，同时通过实时反馈和自我改进机制，实现了测试流程的持续优化，显著提升了游戏引擎的性能和稳定性。

2、一种游戏引擎开发测试方法，包括以下步骤：

3、通过多模态数据采集与智能预处理模块实时收集并处理来自硬件配置、开发环境、场景、用户行为和传感器的数据，生成实时预处理数据集；

4、通过情境感知自适应学习和多层次元学习优化模块，基于实时预处理数据集和历史测试数据训练情境自适应模型并生成自适应策略，所述策略在仿真测试环境中验证有效性后应用于多智能体系统；

5、通过分布式多智能体系统与量子增强计算模块，将自适应策略用于智能体任务分解与分配，并通过量子计算优化生成最优测试用例和路径，利用多智能体强化学习进行协同优化，生成验证后的优化测试用例；

6、通过动态智能合约驱动的区块链管理模块，为每个测试任务设计和部署智能合约，自动触发测试任务的执行和监控，并将测试结果和任务执行日志存储在区块链；

7、通过实时反馈与自我改进机制，从区块链中提取验证后的数据日志，使用深度神经网络分析识别潜在问题并生成反馈报告，根据反馈数据再训练情境自适应模型和多智能体系统，优化测试流程。

8、优选的，所述多模态数据采集与智能预处理步骤包括：

9、通过监控工具和传感器实时采集设备的硬件配置数据；

10、通过日志记录和环境监控工具实时采集开发环境数据；

11、通过游戏引擎内置的监控模块实时采集场景数据；

12、通过用户行为分析工具实时采集用户的操作数据；

13、通过传感器实时采集环境数据和设备状态数据；

14、将上述数据传输至边缘计算节点，通过生成对抗网络进行数据清洗和融合，生成统一格式数据。

15、优选的，所述情境感知自适应学习和多层次元学习优化步骤包括：

16、基于实时预处理数据集提取情境特征数据；

17、利用强化学习算法训练情境自适应模型，生成初始情境自适应模型；

18、将初始情境自适应模型生成的数据与历史测试数据结合，形成元学习数据集；

19、使用元学习算法对元学习数据集进行训练，生成多层次元学习优化模型；

20、基于多层次元学习优化模型生成自适应策略，并在仿真测试环境中验证有效性。

21、优选的，所述情境感知自适应学习包括：

22、使用情境感知强化学习算法从实时预处理数据集中提取情境特征数据；

23、基于情境特征数据使用深度q学习算法训练情境自适应模型。

24、优选的，所述多层次元学习优化包括：

25、使用模型无关元学习算法对元学习数据集进行训练，以优化情境自适应模型。

26、优选的，所述分布式多智能体系统与量子增强计算步骤包括：

27、基于自适应策略将测试任务分解为多个子任务，并分配给不同的智能体；

28、将智能体任务中的复杂路径搜索和优化问题转换为量子比特表示；

29、利用量子计算机对量子比特表示数据进行求解，生成量子优化测试用例和路径数据；

30、各智能体基于量子优化测试用例和路径数据进行协同处理，利用多智能体强化学习进行验证，生成验证后的优化测试用例。

31、优选的，所述分布式多智能体系统与量子增强计算步骤中，量子计算优化生成最优测试用例和路径的计算表达式为：

32、

33、其中，为量子优化测试用例；为任务分配数据；为路径数据；为资源分配数据；表示将任务分配数据、路径数据和资源分配数据转换为量子优化测试用例的量子优化函数。

34、优选的，所述动态智能合约驱动的区块链管理步骤包括：

35、根据最终优化的测试用例和路径设计智能合约，定义具体的执行规则和验证标准；

36、将智能合约部署到区块链网络，使其具备自动执行和验证的功能；

37、智能合约根据预设的触发条件自动启动测试任务，实时监控并记录任务执行日志；

38、在测试任务执行过程中，智能合约自动处理异常并记录异常处理日志；

39、将任务执行日志和异常处理日志存储在区块链上，并利用区块链共识机制进行验证，确保数据透明性和不可篡改性。

40、优选的，所述实时反馈与自我改进机制包括：

41、从区块链中提取验证后的数据日志，使用深度神经网络分析识别潜在问题并生成反馈报告；

42、将反馈报告中的问题特征数据和改进建议数据与现有的元学习数据集整合，生成更新后的元学习数据集；

43、利用更新后的元学习数据集，对情境自适应模型和多智能体系统进行再训练；

44、基于再训练后的优化模型，调整测试流程，生成优化后的测试流程。

45、一种用于实现所述游戏引擎开发测试方法的系统，包括：

46、多模态数据采集与智能预处理模块，用于实时收集并处理来自硬件配置、开发环境、场景、用户行为和传感器的数据，生成实时预处理数据集；

47、情境感知自适应学习与多层次元学习优化模块，用于基于实时预处理数据集和历史测试数据训练情境自适应模型并生成自适应策略，所述策略在仿真测试环境中验证有效性后应用于多智能体系统；

48、分布式多智能体系统与量子增强计算模块，用于将自适应策略用于智能体任务分解与分配，并通过量子计算优化生成最优测试用例和路径，利用多智能体强化学习进行协同优化，生成验证后的优化测试用例；

49、动态智能合约驱动的区块链管理模块，用于为每个测试任务设计和部署智能合约，自动触发测试任务的执行和监控，并将测试结果和任务执行日志存储在区块链上；

50、实时反馈与自我改进模块，用于从区块链中提取验证后的数据日志，使用深度神经网络分析识别潜在问题并生成反馈报告，根据反馈数据再训练情境自适应模型和多智能体系统，优化测试流程。

51、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：

52、本发明通过多模态数据采集与智能预处理技术手段，实现了数据同步和通用性问题的解决，确保数据质量和一致性；

53、本发明通过情境感知自适应学习和元学习技术手段，实现了测试用例生成和测试流程的动态优化，提升了测试用例的覆盖率和算法的适应性；

54、本发明通过分布式多智能体系统与量子计算技术手段，实现了任务分解和路径优化的高效处理，减少了模块间依赖性，提高了复杂路径搜索的效率；

55、本发明通过动态智能合约和区块链技术手段，实现了测试任务的自动化管理和数据的可信存储，解决了系统整合的复杂性和反馈机制的延迟问题；

56、本发明通过实时反馈和自我改进机制技术手段，实现了问题识别和流程优化的闭环反馈，显著提高了测试的及时性和效率。