[发明专利]行为树的测试方法、装置和存储介质以及终端

说明书

本发明公开了一种行为树的测试方法、装置和存储介质以及终端。其中，该方法包括：接收输入的游戏实体的属性集合和行为树，其中，行为树包括多个行为节点，其中，属性集合包括多个属性值且多个属性值与多个行为节点相关联；触发执行行为树；分别确定在执行每个行为节点之前与执行每个行为节点之后的属性值。本发明解决了相关技术中的行为树测试方法测试效率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及测试领域，具体而言，涉及一种行为树的测试方法、装置和存储介质以及终端。

背景技术

行为树作为目前应用非常广泛的游戏人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)技术，已经被广泛的应用于游戏领域，但是因为AI逻辑本身的复杂性，也导致了行为树编辑的AI的验证和测试的工作比较复杂。游戏开发和测试人员需要花费大量时间构建各种测试用例，想方设法模拟各种游戏环境，然后观察行为树AI的处理逻辑是否符合预期，来验证在各个场景下行为树AI的是否有效。而这个模拟过程需要花费大量的时间，到目前为止并没有提出一种有效的方法来加速这一过程。

目前常用的开发和测试行为树AI的最基本的步骤如下：

1.使用行为树编辑器编辑好AI并且把AI同步到服务器端，

2.模拟和设定AI其中一个分支测试需要的游戏环境，

3.触发行为树AI，

4.观察编辑的行为树AI是否符合预期。

上述步骤验证了一个行为树AI某个分支的正确性，然后重复上述步骤验证其他分支来达到验证整个行为树AI的正确性。然而一个游戏AI可能有数十个甚至上百个分支需要测试，而一个大型游戏有数千个游戏AI需要验证。这样的验证方式就需要花费大量的人力来验证游戏AI部分，而且很可能存在某些分支验证不完整的问题，影响游戏体验。更要命的是一个AI往往需要多次迭代，这就更暴露了这种方法的低效性。一个游戏开发者可能只需要花费比较少的时间来开发游戏AI，但是却需要花费数倍的时间来测试自己开发的游戏AI。

针对相关技术中的行为树测试方法测试效率较低的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种行为树的测试方法、装置和存储介质以及终端，以至少解决相关技术中的行为树测试方法测试效率较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种行为树的测试方法，该方法包括：接收输入的游戏实体的属性集合和行为树，其中，行为树包括多个行为节点，其中，属性集合包括多个属性值且多个属性值与多个行为节点相关联；触发执行行为树；分别确定在执行每个行为节点之前与执行每个行为节点之后的属性值。

进一步地，行为树的测试方法由服务器执行，分别确定在执行每个行为节点之前与执行每个行为节点之后的属性值包括：分别记录在待执行的行为节点执行之前和执行之后的属性值；将记录结果反馈至属性集合和行为树的输入端。

进一步地，分别记录在待执行的行为节点执行之前和执行之后的属性值包括：确定待执行的行为节点的关联属性，其中，关联属性包含于属性集合；分别记录在待执行的行为节点执行之前和执行之后的关联属性的属性值。

进一步地，行为树的测试方法由测试端执行，测试端与服务器通信，接收输入的游戏实体的属性集合和行为树包括：将属性集合和行为树发送至服务器；触发执行行为树包括：接收输入的启动指令，其中，启动指令用于启动执行行为树；将启动指令发送至服务器，其中，服务器用于在接收到启动指令之后执行行为树，并将在执行每个行为节点之前和执行每个行为节点之后的属性值、以及对应的行为节点的标识反馈至测试端。