简介： 本发明提供一种用于源代码的函数智能重命名方法，涉及深度强化学习技术领域。该方法首先对源代码进行词化占位符机制的结构化预处理，再构建生成函数名的强化学习actor网络，actor网络包含混合注意和复制机制的编解码结构，生成构成函数名的多个子词；同时定义强化学习acto网络生成函数名的奖励函数；构建生成函数名的强化学习critic网络；critic网络采用奖励函数对actor网络生成的函数名进行打分评价，反馈给actor网络一个时间差分值，来训练actor网络，直到时间差分值收敛到指定阈值；最后测试生成函数名的actor网络。该方法采用神经网络和强化学习方法自动生成函数名称，不仅可以维护源代码，而且可以用于使用自然语言查询和代码分类来提高代码搜索的性能。