公开(公告)号：CN108724182A

公开(公告)日：2018-11-02

申请号：CN201810498479.4

申请日：2018-05-23

Applicant: 苏州大学 ,  网易(杭州)网络有限公司

Inventor： 章宗长 ,  林嘉豪 ,  陈赢峰 ,  范长杰

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及一种基于多类别模仿学习的端到端游戏机器人生成方法及系统，为获得与不同技术等级玩家的游戏水平更加匹敌的游戏机器人而设计。本发明基于多类别模仿学习的端到端游戏机器人生成方法包括：建立玩家样本数据库；策略生成器与策略判别器、策略分类器组成对抗网络，所述策略生成器在对抗网络中进行模仿学习，所述策略生成器得到与不同技术等级玩家游戏行为相仿的游戏策略，进而生成游戏机器人，其中策略生成器、策略判别器、策略分类器均为多层神经网络。本发明能够获得多类别的游戏机器人，每个分类下的机器人都能模仿出与相应分类玩家相近的游戏策略。

公开(公告)号：CN105786708B

公开(公告)日：2018-06-01

申请号：CN201610160340.X

申请日：2016-03-21

Applicant: 苏州大学

Inventor： 章晓芳 ,  周倩 ,  章宗长 ,  周谊成

IPC: G06F11/36

Abstract: 本申请提供一种迭代划分测试方法和系统，通过判断待测试用例集合中的待测试用例是否已全部执行完毕，如果是，依据已执行测试用例，对所述输入域D进行划分，将划分得到的2m*n个子输入域的中心点作为待测试用例导入待测试用例集合；如果否，执行所述待测试用例集合中未执行的待测试用例，判断当前执行的待测试用例是否命中失效区域，如果是，输出已执行的测试用例数量，如果否，判断所述待测试用例集合中的待测试用例是否已全部执行完毕；该方法结合了随机测试和划分测试两种传统技术的优势，解决了两者的局限性问题。