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龙图腾网获悉麒麟软件有限公司申请的专利基于机器学习的测试用例生成与脚本优化方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120123251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510599875.6，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于机器学习的测试用例生成与脚本优化方法及装置是由王毅博;唐晓东;楚铁新;胡文灿;张小春设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的测试用例生成与脚本优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器学习的测试用例生成与脚本优化方法及装置，包括：通过公开测试用例数据集对基于Transformer架构的大模型进行训练，调用所述大模型生成符合业务需求的多条测试用例，识别测试用例中的关键操作步骤，并在对应位置插入检查点，转换为脚本语言描述的自动化测试脚本，通过图神经网络优化所述测试脚本执行顺序；通过深度强化学习算法动态调整所述测试脚本结构，并结合生成对抗网络GAN生成模拟测试环境，验证所述测试脚本。本发明可以自动化生成高覆盖率、高质量的测试用例，降低人工编写成本，还可以动态生成与测试用例高度匹配的自动化测试脚本，通过优化结构提升执行效率。

本发明授权基于机器学习的测试用例生成与脚本优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的测试用例生成与脚本优化方法，其特征在于，包括： S1、通过公开测试用例数据集对基于Transformer架构的大模型进行训练，学习测试用例的逻辑模式和语言特征；结合业务场景数据，通过微调Fine-tuning技术，将大模型适配于业务需求； S2、对所述大模型输入关于具体业务场景的提示词，调用所述大模型生成符合业务需求的多条测试用例，并对生成的测试用例进行语义解析和一致性校验； S3、将生成的测试用例中的操作抽象为关键字，并根据测试用例中不同的场景组合出关键字序列；识别测试用例中的关键操作步骤，并在对应位置插入检查点； S4、将所述关键字序列和检查点转换为脚本语言描述的自动化测试脚本，通过图神经网络优化所述测试脚本执行顺序，包括：将所述测试脚本中的各操作表示为节点，各操作之间的依赖关系作为边，构建依赖关系图；通过图神经网络GNN对构建的依赖关系图进行建模，输出节点特征表示操作的重要性、依赖强度和优先级；通过输出的节点特征对测试脚本执行顺序进行优化； S5、对所述测试脚本进行回放测试，通过深度强化学习算法动态调整测试脚本结构，并结合生成对抗网络GAN生成模拟测试环境，验证所述测试脚本；通过深度强化学习算法调整测试策略，提高测试覆盖率和稳定性，通过GAN生成模拟测试环境，减少对真实设备的依赖，提高测试效率； 步骤S1中将大模型适配于业务需求的方法包括： S101、通过卷积神经网络对大模型生成的初始测试用例结构进行解析，提取测试用例的核心特征，包括操作序列、脚本中的关键路径、冗余步骤；然后，使用CNN对上述特征进行编码，生成测试用例结构的多维向量表示；通过CNN模型分析测试用例结构特征，自动检测测试用例中的冗余操作、顺序不当、逻辑错误；根据检测结果，标注需要优化的具体操作点，生成一组优化建议； S102、根据优化建议得到优化测试用例，构建初始测试用例与优化测试用例的对应关系，形成标准的优化数据集； S103、使用优化数据集对大模型进行微调； S104、使用测试数据验证微调后大模型的性能； S105、根据验证结果，迭代所述优化数据集和微调过程； 步骤S5中结合生成对抗网络GAN生成模拟测试环境包括： 数据收集：采集应用运行时界面、日志、输入输出数据；记录不同测试环境下的系统行为； 训练GAN模型：使用GAN模拟界面，使用GAN生成输入数据，模拟不同用户操作习惯；使用GAN生成环境参数：模拟不同操作系统、网络状态、硬件配置； 测试脚本在模拟环境中执行：在GAN生成的环境中运行测试脚本。

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