简介： 本发明公开了基于Rainbow的通道注意力网络的软件自动测试方法，包括以下步骤：S1、搭建包括有数据池的智能体‑环境交互系统；S2、收集先验样本数据，并将收集到的先验样本数据放入智能体‑环境交互系统的数据池中；S3、搭建基于通道注意力机制融合竞争模块的决策网络；S4、对步骤S3搭建的基于通道注意力机制融合竞争模块的决策网络进行训练；S5、结合训练完成的基于通道注意力机制融合竞争模块的决策网络进行软件测试。本发明有效地提高了游戏软件自动测试的效率，节约了时间成本。相较于传统的Q学习或者其他强化学习的范式，本发明在策略搜索的速度得到进一步提升，一定程度上解决了强化学习策略搜索收敛速度较慢的困境。