游戏任务的测试方法及装置、电子设备、存储介质与流程

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种游戏任务的测试方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。

背景技术：

随着计算机和智能手机的发展和普及，游戏已经成为一种非常受欢迎的娱乐方式并呈现出爆炸式的增长态势。游戏开发也成为一个快速发展的行业，游戏开发的过程中，游戏关卡的设计是游戏开发的重点。

游戏关卡难易程度的把控，是游戏关卡设计的难点。如果难度较大，可能大部分游戏用户难以闯关成功，导致用户的丢失。如果难度较低，则对于大部分用户来说没有挑战性，不具备游戏乐趣。由此，为游戏设置恰到好处的关卡难易度，是游戏推广成功的关键。以往通常依靠设计者的经验，线上调整关卡难易度，即在用户游戏过程中不断调整游戏难易度，而依靠经验做出难易度判断，容易出现较大偏差，线上调整也影响游戏的正常运行，费时费力。

现有技术通过单机版量化工具利用智能体模仿人对关卡进行多次闯关，之后统计分析这多次闯关的数据，确定关卡的难易度。量化工具对指定关卡进行评价时，往往需要利用智能体进行上万次的闯关，才能得到更准确的数据。智能体对单关运行一次，平均消耗30毫秒，对单关运行一万次将消耗300秒，由此可见，现有技术评估关卡的难易程度需要耗费较多的时间，评估效率低下。

技术实现要素：

为了解决相关技术中单机版量化工具利用智能体模仿人对关卡进行多次闯关，评估关卡的难易程度，耗费时间较长，评估效率低下的问题，本发明提供了一种游戏任务的测试方法。

一方面，本发明提供了一种游戏任务的测试方法，包括：

根据所获取待测试游戏任务的运行配置数据，创建对所述游戏任务进行难易度评估的量化任务；

对所述量化任务进行拆分，获得多个单体任务；

将多个所述单体任务分配至处于空闲状态的多个代理服务器，触发所述代理服务器运行所述单体任务；

根据所述代理服务器运行所述单体任务生成的运行结果，对多个所述单体任务对应的运行结果进行融合，获得所述游戏任务的难易度测试结果。

另一方面，本发明还提供了一种游戏任务的测试装置，所述装置包括：

任务创建模块，用于根据所获取待测试游戏任务的运行配置数据，创建对所述游戏任务进行难易度评估的量化任务；

任务拆分模块，用于对所述量化任务进行拆分，获得多个单体任务；

任务分配模块，用于将多个所述单体任务分配至处于空闲状态的多个代理服务器，触发所述代理服务器运行所述单体任务；

结果融合模块，用于根据所述代理服务器运行所述单体任务生成的运行结果，对多个所述单体任务对应的运行结果进行融合，获得所述游戏任务的难易度测试结果。

此外，本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述游戏任务的测试方法。

进一步的，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行完成上述游戏任务的测试方法。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明提供的技术方案，根据游戏任务的运行配置数据创建对游戏任务进行难易度评估的量化任务，将量化任务细化成多个单体任务，并将单体任务分配至多个代理服务器，由多个代理服务器分别进行各自所分配单体任务的运行处理，进而通过将所有单体任务的运行结果进行统计，即可得到该游戏任务的难易度测试结果，即使模仿用户闯关上万次，只需将上万次运行任务分发至各个代理服务器，由各个代理服务器并发进行任务处理，从而提高了对游戏任务进行难易度评估的效率，即使单机故障也不会影响量化任务的进行，提高了系统稳定性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据本发明实施例所涉及的实施环境的示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种服务器的框架示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种游戏任务的测试方法流程图。

图4为终端添加量化任务的显示界面示意图。

图5为接入的代理服务器示意图。

图6为单个关卡的测试结果示意图。

图7为本发明示例性实施例示出的游戏任务的测试方法的整体框架图。

图8是图3对应实施例中步骤310的细节流程图。

图9是图3对应实施例中步骤330的细节流程图。

图10为代理服务器的进程模型示意图。

图11是在图3对应实施例的基础上另一种示例性实施例提供的游戏任务的测试方法的流程示意图。

图12为一种示例性实施例提供的量化任务循环队列的示意图。

图13是在图3对应实施例的基础上另一种示例性实施例提供的游戏任务的测试方法的流程示意图。

图14为按照查询条件进行量化任务查询的界面示意图。

图15为查询单个量化任务的结果示意图。

图16是一种实施例示出的单机版进行关卡量化的使用界面示意图。

图17是根据一示例性实施例示出的一种游戏任务的测试装置的框图。

图18是图17对应实施例中任务创建模块的细节框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据本发明实施例所涉及的实施环境的示意图。如图1所示，该实施环境包括服务器110和终端120，服务器110与终端120之间通过无线网络通信，服务器110可以接收终端120上传的待测试游戏任务的运行配置数据，然后采用本发明提供的方法，获得该游戏任务的难易度测试结果。

服务器110可以是网页服务器111、主服务器112和多个代理服务器113构成的集群。网页服务器111与终端120进行无线通信，接收终端120上传的待测试游戏任务的运行配置数据。网页服务器111将该运行配置数据存储在自身数据库中。主服务器112可以定时从网页服务器111中获取待测试游戏任务的运行配置数据，创建评估游戏任务难易度的量化任务，然后将量化任务拆分成多个单体任务分配至多个代理服务器113，在多个所述代理服务器113进行所述量化任务的分布式运行，主服务器112融合每个代理服务器113的运行结果得到该游戏任务的难易度测试结果。

参见图2，图2是本发明实施例提供的一种服务器结构示意图。该服务器200可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessingunits，cpu)222(例如，一个或一个以上处理器)和存储器232，一个或一个以上存储应用程序242或数据244的存储介质230(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器232和存储介质230可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质230的程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对服务器200中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器222可以设置为与存储介质230通信，在服务器200上执行存储介质230中的一系列指令操作。服务器200还可以包括一个或一个以上电源226，一个或一个以上有线或无线网络接口250，一个或一个以上输入输出接口258，和/或，一个或一个以上操作系统241，例如windowsserver^tm，macos^xtm，unixtm,linux^tm，freebsd^tm等等。下述图3、图8、图9、图11、图13所示实施例中所述的由服务器所执行的步骤可以基于该图2所示的服务器结构。

本领域普通技术人员可以理解实现下述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

图3是根据一示例性实施例示出的一种游戏任务的测试方法的流程图。该游戏任务的测试方法的适用范围和执行主体，例如，该方法用于图1所示实施环境的服务器110。如图3所示，该方法可以由服务器110执行，可以包括以下步骤。

在步骤310中，根据所获取待测试游戏任务的运行配置数据，创建对所述游戏任务进行难易度评估的量化任务；

其中，游戏任务是指游戏中的某关卡、事件或剧情，一个完整游戏包括可以包括一个或多个游戏任务。通常，通过某个关卡、发生某个事件或者产生某段剧情认为该闯关成功。在大部分用户能够闯关成功时，表示该游戏任务难度低，大部分用户闯关失败时，表示该游戏任务难度低。待测试游戏任务是指某游戏中，难度高低未知的游戏任务，需要进行难易度的评估，以备后续对关卡进行调整，待测试游戏任务可以是游戏中的一个或多个游戏任务。

运行配置数据包括关卡规则数据(如过关条件、过关步数等)、智能体模仿玩家闯关的操作数据(如左移、右移等)、运行次数(即智能体模仿玩家闯关的次数)。其中，运行次数的值设置越大，量化的结果越准确。根据需要，还可以包括项目特有的参数，如：子弹攻击力、宠物攻击力等。运行配置数据可以提前存储在服务器中，也可以由终端上传至服务器，进而服务器获得待测试关卡的运行配置数据。图4为终端添加量化任务的显示界面，用户可以在图4所示使用界面中点击选择文件按钮，提交待测试游戏任务的关卡规则数据、智能体模仿玩家闯关的操作数据，在运行参数输入窗口，输入运行次数、攻击力等。

其中，量化任务是指评估游戏任务难易度的任务，换句话说将闯关的难易程度用数值进行表示的任务。服务器在接收到终端提交的待测试游戏任务的运行配置数据之后，对该运行配置数据在指定目录进行存储，并在db数据库中创建一条新的任务记录。服务器定时读取db数据库，判断是否有新的任务记录，如果发现有新的任务记录，获取指定目录下存储的运行配置数据，并创建根据该运行配置数据进行运行的量化任务。

在步骤320中，对所述量化任务进行拆分，获得多个单体任务；

需要说明的是，对量化任务进行拆分是指将量化任务细化成多个小任务，从而便于后续将每个小任务分配给不同的代理服务器进行处理，提高任务处理的效率。其中，单体任务是指从量化任务中拆分出来的细小任务。细化的粒度可以按照量化任务指示的运行次数。假设用户提交的运行配置数据中，运行次数为10000次数，换句话说，需要模仿用户闯关10000次，则可以将每次闯关任务作为一个单体任务，将量化任务细化成10000个单体任务。

在步骤330中，将多个所述单体任务分配至处于空闲状态的多个代理服务器，触发所述代理服务器运行所述单体任务；

其中，代理服务器一般有多台，接入的代理服务器可以是动态增加，代理服务器数量越多表示计算资源越多，量化任务的处理速度也越快。其中，每台代理服务器可以根据自身的机器硬件配置，来设置计算进程数量，充分利用机器资源。图5为接入的代理服务器示意图。如图5所示，一共接入12台代理服务器，每台代理服务器的核心数量可能是5、6、8…..，在图5所示实施例中，12台代理服务器总的cpu核心数是75个，由此与cpu核心数对应，可以设置75个计算进程数。

需要解释的是，处于空闲状态的代理服务器是指该代理服务器的进程未被占用。例如某台代理服务器核心数为8个，为了充分利用机器的计算资源，则其计算进程数应为8个，如果8个进程均未被占用，则可以认为该代理服务器处于空闲状态，可以分配任务。

将多个单体任务分配至多个代理服务器，可以根据每个代理服务器的计算资源，为每个代理服务器分配与其计算资源匹配的单体任务。假设运行一次作为一个单体任务，某代理服务器的cpu核心数是3核，则其计算进程数可以是3个，从而可以为该代理服务器分配3个单体任务，即每个计算进程运行一次。

在一个具体实施例中，量化任务1中游戏任务被设置的运行次数是10000次，若一个空闲状态的代理服务器的计算进程数为n，那么将分配该代理服务器运行n次。假设空闲状态的代理服务器数量较少，无法完成所有单体任务的分配，则可以进行等待，直到存在空闲状态的代理服务器再进行剩余单体任务的分配处理。代理服务器接收到分配的单体任务后，由代理服务器的主进程将每个单体任务下发至相应的计算进程，由每个计算进程一对一进行单体任务的运行。

在步骤340中，根据所述代理服务器运行所述单体任务生成的运行结果，对多个所述单体任务对应的运行结果进行融合，获得所述游戏任务的难易度测试结果。

其中，运行结果是指代理服务器运行单体任务输出的结果，运行结果包括通关成功、通关失败、通关级别(一星、二星、三星)、通关得分、通关步数等。将每个单体任务的运行结果进行融合是指对所有单体的任务的运行结果进行统计，例如计算出通关成功率、失败率或异常率，还可以统计出通关级别中一星、二星、三星所占的比例，各个星级通关的平均通关分数与平均通关步数等，根据需要后还可以统计所有通关成功的平均通关分数和平均通关步数。通关失败统计项中，可以统计具体每种失败的比例及原因。游戏任务的难易度测试结果可以是指通关成功率、失败率、各星级比例，每种失败的原因及比例等等。从而便于了解关卡的难点与卡点，以备后续对关卡进行调整。

图6为单个关卡的测试结果示意图，如图6所示，对于第878个游戏任务，进行了通关条件的显示，并展示了通关异常的统计结果、通关成功的统计结果以及通关失败的统计结果。

图7为本发明示例性实施例示出的游戏任务的测试方法的整体框架图。如图7所示，终端120通过运行工具网页，接收用户输入的待测试游戏任务的运行配置数据。终端120将游戏任务的运行配置数据上传至后台的网页服务器111。终端120一次可以提交一个或多个关卡的运行配置数据。一个或多个游戏任务的评估任务可以构成一个量化任务。网页服务器111接收到终端120上传的待测试游戏任务的运行配置数据后，将该数据存储在指定目录，并在db数据库中创建新的任务记录。主服务器112会定时读取db数据，判断是否有新的任务记录，并在发现新的任务记录时，获取指定目录的数据创建对数据进行运行的量化任务。

主服务器112将量化任务中未完成部分进行拆分，并将细化的单体任务分发至空闲的代理服务器(agent1、agent2、agent3……agent3)进行运行。代理服务器113收到拆分后的单体任务后，利用自身的计算进程去计算，计算完毕后，将计算结果反馈至主服务器112，循环进行量化任务中未完成部分的拆分和分配，直到完成整个量化任务的运算。主服务器112融合每个单体任务的运行结果，将统计结果(即游戏任务的难易度测试结果)写入db数据库中，以备用户侧终端120通过登入web网页，连接网页服务器111查询游戏任务的测试结果。

本发明上述示例性实施例提供的技术方案，根据游戏任务的运行配置数据创建对游戏任务进行难易度评估的量化任务，将量化任务细化成多个单体任务，并将单体任务分配至多个代理服务器，由多个代理服务器分别进行各自所分配单体任务的运行处理，进而通过将所有单体任务的运行结果进行统计，即可得到该游戏任务的难易度测试结果，即使模仿用户闯关上万次，只需将上万次运行任务分发至各个代理服务器，由各个代理服务器并发进行任务处理，从而提高了对游戏任务进行难易度评估的效率，即使单机故障也不会影响量化任务的进行，提高了系统稳定性。

在一种示例性实施例中，如图8所示，上述步骤310具体包括：

在步骤311中，接收网页终端上传的待测试游戏任务的运行配置数据；

具体的，在网页服务器运行过程中，接收网页终端上传的待测试游戏任务的运行配置数据。网页终端通过运行工具网页，供用户输入待测试游戏任务的运行配置数据，进而将该数据上传至网页服务器。网页服务器接收上传的运行配置数据。

在步骤312中，所述运行配置数据的接收，触发创建对所述游戏任务进行难易度评估的量化任务。

具体的，网页服务器接收到运行配置数据后，在db数据创建新的任务记录，主服务器定时读取db数据库，当发现新的任务记录时，根据运行配置数据创建模仿玩家闯关的量化任务，从而得到游戏任务的难易度测试结果。其中，运行配置数据包括关卡规则数据、智能体模仿玩家闯关的操作数据、运行次数，量化任务是指运行关卡规则数据以及模仿玩家闯关的操作数据，达到上述指定的运行次数。其中，每次运行结果的汇总即为量化任务的结果。

在一种示例性实施例中，上述步骤320中具体包括：

根据所述量化任务指示的运行次数，将所述量化任务按照所述运行次数进行拆分，获得数量与所述运行次数相同的多个单体任务。

需要说明的是，运行次数就是模仿玩家闯关的次数，该运行次数由用户进行设置并上传至服务器，属于运行配置数据的一部分。量化任务是指运行关卡规则数据以及模仿玩家闯关的操作数据达到用户设定的运行次数，由此主服务器根据量化任务指示的运行次数，可以将量化任务按照运行次数进行划分，将运行一次作为一个单体任务，进而得到数量与运行次数相同的多个单体任务。假设用户上传的运行配置数据中设置运行次数是10000次，则可以将量化任务拆分成10000个单体任务。

在一种示例性实施例中，如图9所示，上述步骤330具体包括：

在步骤331中，筛选出处于空闲状态的代理服务器；

代理服务器是多进程程序，如图10所示，为代理服务器的进程模型，图中计算进程1、计算进程2…计算进程n表示为具体的计算进程单元，每个代理服务器上的计算进程数可以不一样，具体的数量可以根据机器上有几个cpu核心数。代理服务器包括主进程，主进程用于管理计算进程，并负责与主服务器通信。主进程接受到计算任务(即若干单体任务)后，会分配给具体的计算进程计算，当所有的计算进程计算完后，主进程会把计算结果发送给主服务器,并等待新的计算任务。

在步骤332中，根据所述代理服务器的计算进程数，为所述代理服务器分配数量与其计算进程数相同的单体任务，触发所述代理服务器运行所述单体任务。

需要说明的是，量化任务中模仿玩家闯关一次，即运行一次可以代表一个单体任务，一个代理服务器具有多个计算进程，一个计算进程运行一次，由此根据处于空闲状态的代理服务器的计算进程数，可以为代理服务器分配数量与计算进程数相同的单体任务。举例来说，假设某代理服务器的计算进程数为8个，量化任务中将运行一次作为一个单体任务，由此主服务器为该代理服务器分配8个单体任务，代理服务器的主进程将8个单体任务下发至一一对应的计算进程，每个计算进程运行一个单体任务。

进一步的，在上述步骤332之后，本发明提供的方法还包括以下步骤：

等待重新分配处于空闲状态的代理服务器，运行所述量化任务中未分配的单体任务。

需要说明的是，通常，处于空闲状态的代理服务器的总计算进程数小于量化任务的运行次数，在一种实施例中，处于空闲状态的代理服务器的总计算进程数是72个，但是量化任务要求运行10000次(即存在10000个单体任务)，每个计算进程运行一次，即分配一个单体任务后，仍无法完成该量化任务。由此可以等待重新处于空闲状态的代理服务器，然后将量化任务中未分配的单体任务，根据代理服务器的计算进程数，将未分配的单体任务分配至重新处于空闲状态的代理服务器。

在一种示例性实施例中，如图11所示，在上述步骤310之后，本发明提供的方法还包括以下步骤：

在步骤1101中，将所述量化任务插入已建立的任务循环队列；

需要说明的是，主服务器底层维护了一个量化任务的任务循环队列。该任务循环队列中包括多个量化任务，对于新增的量化任务会插入该任务循环队列的尾部，当一个量化任务计算完成后从该任务循环队里中删除。

在步骤1102中，按照所述任务循环队列中的任务执行顺序，轮询执行所述任务循环队列中记录的任务。

其中，轮询执行任务循环队列中记录的任务是指按照任务执行顺序，依序执行队列中每个量化任务的未完成部分，先将一个量化任务中未分配的单体任务分配至空闲代理服务器的进程，需要说明的是，此时量化任务中还可能剩余未分配的单体任务，接着执行下一个量化任务，将下个量化任务中未分配的单体分配至空闲的代理服务器，由此不断周而复始。在量化任务较多时，这种方式可以使所有量化任务均具备运行进度，而不必等待一个量化任务完全运行结束才运行下个量化任务。

图12为一种示例性实施例提供的量化任务循环队列的示意图。1、2、3……n-1,n分别代表一个量化任务。假设当前处理任务是量化任务1,当发现一台空闲代理服务器时，主服务器会从量化任务1中拆分出一部分细小任务，具体的细小粒度可以根据该代理服务器的计算进程数。例如，若一个空闲代理服务器的计算进程数为n，那么主服务器将分配代理服务器运行n次，其中每一个计算进程运行一次。量化任务1中拆分出一部分细小任务分配一个空闲的代理服务器进行计算后，会在循环队列中切换下一个量化任务为当前任务，等待重新出现处于空闲状态的代理服务器，继续进行当前任务的拆分和分配运行，如此不断循环将任务循环队列中量化任务的未完成部分进行拆分和分配，由空闲状态的代理服务器进行运行。

在一种示例性实施例中，上述步骤340具体包括：

根据每个单体任务对应的运行结果，统计每种运行结果所占比重，获得所述游戏任务的难易度测试结果。

具体的，一个单体任务表示模仿用户闯关运行一次，单体任务对应的运行结果可能是闯关失败或闯关成功，通过计算闯关失败的占比或闯关成功的占比，就可以确定游戏任务的难易程度游戏任务。例如，闯关成功的占比达到70％以上，可以认为该关卡较简单。

其中，运行结果还可能包括通关级别(如一星、二星、三星)，由此，还可以统计出每种通关级别的占比，更加准确把握关卡的难易程度。

在一种示例性实施例中，如图13所示，本发明提供的方法还可以包括以下步骤：

在步骤1310中，接收对指定游戏任务或指定量化任务进行查询的查询请求；

其中，查询请求可以是终端通过运行工具网页，根据用户输入查询内容，向网页服务器发送的。查询请求携带查询条件，查询条件包括关卡编号、任务编号等。如图14所示，可以根据关卡编号、任务编号等查询条件进行关卡难易度游戏任务的查询，得到任务编号对应的运行进度等。

在步骤1320中，根据所述查询请求所携带的查询条件，返回与所述查询条件对应的查询结果。

需要说明的是，主服务器融合多个代理服务器的运行结果，获得游戏任务的难易度测试结果，将结果存储在db数据库中，从而网页服务器在接收到终端发送的查询请求时，可以根据查询请求所携带的查询条件，从db数据库中获取与查询条件对应的查询结果。如图15所示，可以向终端返回指定量化任务所包含游戏任务的难易度测试结果。如关卡841的闯关成功率是12.54％，可以认为关卡841的难度较大，需要重新对关卡进行调整。

初期的量化关卡工具是window客户端的可执行程序，使用界面如下图16所示，它是一款单机版程序，按序执行待处理关卡文件列表中的文件。window端的单机版量化工具虽能对关卡进行量化，指导人员编辑关卡，提高编辑关卡的效率，但存在下面的问题：(1)运行效率低下：由于量化关卡的原理是利用智能体模仿人对关卡进行多次闯关，之后统计分析这多次的闯关数据。量化工具对指定的关卡进行评价时，往往会利用智能体进行上万次的闯关，才能得到更详细的数据。智能体对单关运行一次，平均会消耗30毫秒时间，对单关运行一万次将消耗300秒时间。因此，单机量化工具对一关进行量化分析，平均将消耗300秒时间。(2)量化结果不直观，无法提供查询：单机版的量化结果都是存在本机中，结果输出形式主要是txt文档，且多个单机版量化结果不互通。(3)无法稳定运行：单机版是单进程的，当量化任务出现异常时，单机版会暂停运行。(3)更新不便：量化工具会被多人使用，当量化工具进行了更新时，多个单机版都需更新。

本发明提供了一种基于分布式计算评估游戏任务难易程度的技术，将模仿人多次闯关的任务拆分至多个代理服务器分开完成，弥补了windows单机版量化的不足，提供更加高效、量化结果更直观、使用更加便利的量化关卡方案。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明上述服务器110执行的游戏任务的测试方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明游戏任务的测试方法实施例。

图17是根据一示例性实施例示出的一种游戏任务的测试装置的框图，该游戏任务的测试装置可以用于图1所示实施环境的服务器110中，执行图3、图8、图9、图11、图13任一所示的游戏任务的测试方法的全部或者部分步骤。如图17所示，该装置包括但不限于：任务创建模块1710、任务拆分模块1720、任务分配模块1730以及结果融合模块1740。

任务创建模块1710，用于根据所获取待测试游戏任务的运行配置数据，创建对所述游戏任务进行难易度评估的量化任务；

任务拆分模块1720，用于对所述量化任务进行拆分，获得多个单体任务；

任务分配模块1730，用于将多个所述单体任务分配至处于空闲状态的多个代理服务器，触发所述代理服务器运行所述单体任务；

结果融合模块1740，用于根据所述代理服务器运行所述单体任务生成的运行结果，对多个所述单体任务对应的运行结果进行融合，获得所述游戏任务的难易度测试结果。

上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述游戏任务的测试方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

任务创建模块1710比如可以是图2中的某一个物理结构有线或无线网络接口250。

任务拆分模块1720、任务分配模块1730以及结果融合模块1740也可以是功能模块，用于执行上述游戏任务的测试方法中的对应步骤。可以理解，这些模块可以通过硬件、软件、或二者结合来实现。当以硬件方式实现时，这些模块可以实施为一个或多个硬件模块，例如一个或多个专用集成电路。当以软件方式实现时，这些模块可以实施为在一个或多个处理器上执行的一个或多个计算机程序，例如图2的中央处理器222所执行的存储在存储器232中的程序。

可选的，如图18所示，所述任务创建模块1710包括：

配置接收单元1711，用于接收网页终端上传的待测试游戏任务的运行配置数据；

任务创建单元1712，用于在接收到所述运行配置数据时，触发创建对所述游戏任务进行难易度评估的量化任务。

可选的，所述任务拆分模块1720包括：

任务拆分单元，用于根据所述量化任务指示的运行次数，将所述量化任务按照所述运行次数进行拆分，获得数量与所述运行次数相同的多个单体任务。

可选的，所述任务分配模块1730包括：

服务器筛选单元，用于筛选出处于空闲状态的代理服务器；

任务分配单元，用于根据所述代理服务器的计算进程数，为所述代理服务器分配数量与其计算进程数相同的单体任务，触发所述代理服务器运行所述单体任务。

可选的，所述装置还包括：

重分配模块，用于等待重新分配处于空闲状态的代理服务器，运行所述量化任务中未分配的单体任务。

可选的，所述装置还包括：

任务插入模块，用于将所述量化任务插入已建立的任务循环队列；

按序执行模块，用于按照所述任务循环队列中的任务执行顺序，轮询执行所述任务循环队列中记录的任务。

可选的，上述结果融合模块1740包括：

比重计算单元，用于根据每个单体任务对应的运行结果，统计每种运行结果所占比重，获得所述游戏任务的难易度测试结果。

可选的，所述装置还包括：

请求接收模块，用于接收对指定游戏任务或指定量化任务进行查询的查询请求；

结果查询模块，用于根据所述查询请求所携带的查询条件，返回与所述查询条件对应的查询结果。

可选的，本发明还提供一种电子设备，该电子设备可以用于图1所示实施环境的服务器110中，执行图3、图8、图9、图11、图13任一所示的游戏任务的测试方法的全部或者部分步骤。所述装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述示例性实施例所述的游戏任务的测试方法。

该实施例中电子设备的处理器执行操作的具体方式已经在有关该游戏任务的测试方法的实施例中执行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

在示例性实施例中，还提供了一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，例如可以为包括指令的临时性和非临时性计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由服务器200的中央处理器222执行以完成上述游戏任务的测试方法。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，本领域技术人员可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。