和控制计算机硬件与软件资源的系统软件，其中，通过对系统的启动区域进行解析，可以获知系统的基础信息，其中系统的基础信息包括但不限于系统类型、系统位置、系统名称等，其中，通过系统的基础信息可以定位系统位置，对系统位置的系统文件进行分析，可以获取系统所依赖的基础硬件信息以及系统中存在的用户信息。
[0018]在提供了上述解析跨平台系统数据的基础上，本发明实施例将提供构建仿真环境样本，的方法，其中，仿真环境包括但不限于硬件环境仿真、系统环境仿真、网络环境仿真、用户环境仿真和应用环境仿真的一种或多种组合。其中，硬件环境仿真，包括但不限于处理器、内存、硬盘、网卡、显卡等虚拟硬件的不同类型的一种或多种组合的仿真。其中，系统环境仿真，包括但不限于系统名、版本、类型、根目录、时间、驱动、服务等信息的仿真。其中，网络环境仿真，包括但不限于TCP/IP、NetBEU1、IPX/SPX等网络协议的仿真。其中，用户环境仿真，包括但不限于用户配置、用户名、用户痕迹等工作环境的仿真。其中，应用环境仿真，包括但不限于网络协议应用程序、网络通信应用程序、本地应用程序、专用或特殊应用程序等。其中，通过上述提供的系统数据，往往无法直接得到系统对应的仿真环境，所以需要基于系统数据，对其可能存在的部分仿真环境进行组合构建，例如，硬件环境中的处理器个数可以为I个或者2个，硬盘类型可以为IDE或者SCSI等等。
[0019]另外，在提供了上述仿真环境样本的基础上，本发明实施例还提供了通过这些仿真环境样本进行仿真环境自适应的变异的遗传算法，其中，将这些仿真环境样本设定为初始种群；其中，所述的初始种群，为所有仿真环境样本的集合的统称；通过并行计算种群内不同个体的适应度，可以选择出适应度强的个体；其中，所述并行计算，是通过多线程调度系统多核资源，同时计算个体的适应度，其中，所述个体的适应度，从初始种群中随机选取一个个体，即一个仿真环境样本，通过该仿真环境对系统尝试仿真，在仿真环境验证过程中设立触发点，每个触发点根据其重要程度设置权值，所触发的权值占所有权值的比例即为个体的适应度，基于适应度计算其生存概率，其中，所述计算生存概率，根据个体适应度情况，可得知个体的哪些基因适合仿真系统环境，哪些基因导致系统无法正常仿真等，通过计算适合仿真环境基因比例，即为生存概率，并根据生存概率不断将适应度强的个体作为父代产生下一代，直到仿真环境能成功模拟跨平台系统(即当成功模拟跨平台系统后，可与在正常计算机上一样，对系统进行操作)。其中，在将适应度强的个体作为父代产生下一代时，可将种群中的两个个体随机交换基因，新个体组合了父代个体的特性，例如，仿真环境A包含处理器I个、硬盘类型IDE等，仿真B包含处理器2个、硬盘类型SCSI等，其中，所述新个体的产生可以从仿真环境A和B中各取一部分基因形成新个体C，新个体C包含处理器I个，硬盘类型SCSI等，实际应用中，为了得到高适应的组合和保证算法效率，引入了交叉算子，交叉算子根据预先搜集的基因组黑名单，动态生成交叉率，间接剔出了许多已知的适应度不强的基因组合，有效提升了仿真环境自适应的进程，其中，所述动态生成交叉率，根据所述生存概率可得知个体的基因a更能适应系统仿真，通过基因黑名单查询已知无法契合该基因的所有基因b，通过降低基因b的生存概率，进而降低基因a和基因b组合概率，例如，个体A包含基因a和基因C，个体B包含基因b和基因d，当个体A和个体B进行交叉生成新个体C时，新个体C的基因组合存在基因a和基因b、基因a和基因d、基因c和基因b、基因c和基因d等4种组合情况，生成每一种组合的交叉率都为25%，但是通过所述动态生成交叉率后，干预了基因a和基因b的组合概率，则新个体C的基因组合变为基因a和基因d、基因c和基因b、基因c和基因d等3种情况，此时生成每一种组合的交叉率提升为33.3%。
[0020]本发明实施例涉及到的关键技术包括:跨平台系统解析技术；遗传智能修复技术；特征基因协助技术；沙盒通信技术；并行仿真协作技术等。其中，所述跨平台系统解析技术，通过解析启动信息和文件系统，有效获取系统信息的技术。其中，所述遗传智能修复技术，即为自适应仿真环境的变异遗传算法。其中，所述特征基因协助技术，即通过基因黑名单动态生成交叉率的技术。其中，所述沙盒通信技术，通过与沙盒的消息通信机制，能有效监控沙盒状态的技术。其中，所述并行仿真协作技术，通过多线程调度系统多核资源，有效提升仿真效率的技术。通过上述方法有效解决了自动识别不同种类、不同版本操作系统并进行场景重现的技术难题。适用于移动智能终端、计算机等不同平台系统的仿真。
【附图说明】
[0021]图1是本发明一实施例的系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0022]为了实现本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0023]参见图1，本发明提供了一种系统，该系统100可适用于移动智能终端、计算机等不同平台系统的仿真。通过该系统100，有效解决了自动识别不同种类、不同版本操作系统并进行场景重现的技术难题。具体的，系统100包括:
模块10，用于对跨平台系统数据进行解析从而获得系统的基础信息；通过解析跨平台系统数据，获得系统的基础信息为通过定位跨平台系统位置，对跨平台系统位置的系统文件进行分析，从而获取跨平台系统所依赖的基础硬件信息以及跨平台系统中存在的用户信息；其中基础硬件信息包括系统类型、系统位置、系统名称。所述跨平台系统为管理和控制计算机硬件与软件资源的系统软件；优选Android、Windows、Linux、MacOS0
[0024]模块20，用于根据获得的基础信息构建样本仿真环境；通过上述提供的系统的基础信息，往往无法直接得到系统对应的仿真环境，所以需要基于系统的基础信息，对其可能存在的部分仿真环境进行组合构建。例如，硬件环境中的处理器个数可以为I个或者2个，硬盘类型可以为IDE或者SCSI等等，可将硬件环境中的处理器个数设为I个、硬盘类型设为IDE作为一个环境样本。所述仿真环境包括硬件环境仿真、系统环境仿真、网络环境仿真、用户环境仿真和应用环境仿真的一种或多种组合；其中，所述硬件环境仿真，包括处理器、内存、硬盘、网卡、显卡、虚拟硬件的不同类型的一种或多种组合；所述系统环境仿真，包括系统名、版本、类型、根目录、时间、驱动、服务等信息的仿真；所述网络环境仿真，包括TCP/IP、NetBEU1、IPX/SPX等网络协议的仿真；所述用户环境仿真，包括用户配置、用户名、用户痕迹等工作环境的仿真；所述应用环境仿真，包括网络协议应用程序、网络通信应用程序、本地应用程序、专用或特殊应用程序。
[0025]模块30，用于计算所构建的样本仿真环境中个体的生存概率；生存概率是指根据个体适应度情况，可得知个体适合仿真系统环境的基因，通过计算适合仿真环境基因比例，可得到该个体的生存概率，所述适合仿真系统环境的基因是指能成功仿真环境中一部分，例如，设基因A为硬盘类型IDE，包含基因A的样本仿真环境在仿真系统过程中，当基因A位置出错，即系统的硬盘类型无法为IDE时，则代表基因A不适合仿真当前系统；
所述适应度强的个体为将所述仿真环境样本设定为初始种群，通过并行计算种群内不同个体的适应度选择出适应度强的个体；所述初始种群为所有仿真环境样本的集合的统称；所述并行计算是通过多线程调度系统多核资源，同时计算个体的适应度；
所述个体的适应度，从初始种群中随机选取一个个体，即一个仿真环境样本，通过该仿真环境对系统尝试仿真，在仿真环境验证过程中设立触发点，每个触发点根据其重要程度设置权值，所触发的权值占所有权值的比例即为个体的适应度，基于适应度计算其生存概率，所述适应度强的个体，即将个体适应度按高低进行排列，按照比例选取较高适应度的个体作为父代，该比例一般为5