关于几率的测试

R语言mlr包创建多个分类模型(KNN分类、多项式对数几率回归、SVM分类、决策树分类、随机森林分类、xgboost分类)、使用基准测试比较多个分类模型的效果(benchmarking)找到最佳模型 阅读详情
一、      本文目的
在游戏中经常会出现几率的计算,例如:战斗中miss的几率、捕捉召唤兽的几率、合成的几率,在这些几率的限制下,相应操作不是成功就是失败,而且不能用操作次数来衡量几率大小。这个时候给功能测试带来一定的难度。本文将试图探讨关于几率的测试方法。

 

 

二、      几率的程序实现
所有的几率实现方式都非常类似:取得操作时的各种数据,根据几率公式代入数据计算出几率A,之后取一个0~1的随机数B。如果A-B>=0,则操作成功;如果A-B<0,则操作失败。

 

 

三、      测试方法建议
由于在游戏本身不能测试到几率;而如果要程序给出特殊命令来查找几率则不够灵活,每个几率都要给一个命令。所以实现查找几率最好的方法是利用外挂工具,让程序给出接口直接获得几率、随机数,甚至还可以外挂计算几率与程序输出几率对比。

 

 

四、      方法分析
1、优点
外挂工具可以实现自动计算,废去了人工计算的繁琐。
外挂工具可以实现实时获得结果,利用计算结果(数字)与游戏画面获得的结果进行比较。
外挂工具可以实现多个操作的测试集成,而不必每个操作都制作一个命令。
2、缺点
需要程序留接口。
需要另外编写出一个工具,使用一些时间。
外挂程序本身需要一定的测试。

 

 

五、      具体实现方法分析
首先,需要获得操作当时所得的各种相关数值,然后按照几率公式计算出几率A1;
其次,获得游戏本身计算出来的几率A2;
再次,获得随机数B;
最后,计算。

 

 

 

 

 

 

六、      可扩展方向
为了对游戏程序做边界测试,也可以尝试利用外挂程序对游戏数据作一些改动。
浅谈软件测试概率性问题 软件测试中常见的一个问题就是概率性问题,概率性问题无论对软件测试人员还是对开发人员而言都是比较头疼的一个问题。这种概率性问题在测试中该如何处理呢?首先,概率性问题也是问题,这种我们千万不能一笑而过,在这种情况下测试人员要将这些问题记录下来,多做测试,看能否找出问题产生的规律。其次,我们要对所出现的问题进行评估,看这种问题的严重性,如果是比较轻微的问题,对用户使用没什么影响,也不会影响到软件其他方面正常工作,那在这种情况下如果开发人员很随手就可修改的话,那就进行修改;如果修该起来耗时耗力的话,则可征得有关人员同意后进行keep.再者,对于比较严重的概率性问题,如死机、系统崩溃等情况,在记录下问题 立即下载

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monkeyK
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