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申请/专利权人：杭州星河传世网络科技有限公司

摘要：本发明涉及游戏开发和测试技术领域，尤其涉及游戏引擎开发测试方法及系统，通过多模态数据采集与智能预处理技术，实时收集和处理多种数据源；通过情境感知自适应学习与元学习技术，动态优化测试用例生成和测试流程；结合分布式多智能体系统与量子计算技术，智能分解和优化测试任务；利用动态智能合约和区块链技术，实现测试任务的自动化管理和数据的可信存储；通过实时反馈与自我改进机制，使用深度神经网络分析数据，持续优化测试流程。本发明有效解决了现有技术中的数据同步、算法效率低、模块依赖性强、反馈延迟等问题，提高了测试的覆盖率和准确性，确保了游戏引擎在各种情境下的高效运行和稳定性。

主权项：1.一种游戏引擎开发测试方法，其特征在于，包括以下步骤：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；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；所述情境感知自适应学习和多层次元学习优化步骤包括：基于实时预处理数据集提取情境特征数据；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；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；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；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；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；所述分布式多智能体系统与量子增强计算步骤包括：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；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；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；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；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；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。

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权利要求：

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