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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种测试任务智能规划方法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：CN119201395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411309327.7，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种测试任务智能规划方法是由智少丹;贺腾;沈海阔;蒲茜设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种测试任务智能规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种测试任务智能规划方法，属于流程规划的技术领域；对调度问题进行分析，将一个测试流程划分为工件层和测试项层，将所有测试项抽象为析取图的节点，分别使用测试项间时序约束关系和资源占用约束作为连接节点的两类有向边；使用强化学习和图神经网络结合的方式，具有较强的泛化能力；利用两个PPO模型进行分层协同调度和重调度，解决了单一模型输出维度无法满足高维调度需求的问题；使用非公平锁和实时模拟激励技术进行多线程并行测试仿真，减少高优先级线程等待时间，提高系统反应速度和鲁棒性；本发明采用上述方法，进行测试任务调度和并行执行，相较传统串行测试方法可以提高300％‑500％的测试效率。

本发明授权一种测试任务智能规划方法在权利要求书中公布了：1.一种测试任务智能规划方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取测试文件，测试文件包括若干个测试项列表和测试资源列表； 测试项列表包括测试项名称、标识码、测试耗时、测试项资源占用列表、测试项间时序约束和所属工件； 测试资源列表包括资源名称、资源类型、标识码和资源上限； 其中的资源类型对应包括测试工位和测试设备； S2：针对测试文件，划分为工件层和测试项层，分别创建测试项调度仿真环境和工件调度仿真环境； 采用析取图的方式对两个调度仿真环境进行表达，每个工件作为一个子图，子图中测试项作为图的节点，测试信息作为节点属性，测试项间时序约束和资源占用约束作为两类有向边，得到初始调度时刻的测试项关系矩阵、测试项状态矩阵、工件关系矩阵和初始调度时刻的工件状态矩阵； 其中，初始调度时刻的测试项状态矩阵和测试项关系矩阵从测试项调度仿真环境中获得，初始调度时刻的工件状态矩阵和工件关系矩阵从工件调度仿真环境获得，测试项状态矩阵和工件状态矩阵随调度时刻进行更新； S3：基于图神经网络和强化学习算法的测试流程规划，使用图神经网络和强化学习算法结合创建两个调度智能体，包括PPO1智能体和PPO2智能体； PPO1智能体与当前测试项调度环境进行交互，PPO1智能体的输出为所有测试项的选择概率；PPO2智能体与当前工件调度环境交互，PPO2智能体的输出为所有工件的选择概率；在交互过程中，当交互次数达到预设条件，则对PPO1智能体和PPO2智能体的网络参数进行更新； S4：步骤S3中的交互过程具体如下：依据离散时间进行规划，当出现闲置测试工位时，PPO2智能体进行工位调度，直到没有闲置测试工位； S5：当测试工位均占满后，PPO1智能体依次对测试项目进行调度，直到出现闲置测试工位，则进行工位调度； S6：循环重复上述步骤S4-S5，直到完成所有工件的全部测试项，记录并保存测试方案； S7：依据多线程编程技术设计实现测试方案的测试仿真，加载得到的测试方案进行测试流程仿真，利用非公平锁技术提高测试仿真的实时性，利用实时模拟激励方式进行测试需求变更和触发重调度。

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