战斗类活动开发

商业化活动拉收益,战斗类活动拉活跃,商业化活动和战斗类活动可以说是游戏中的两把利剑了。战斗类活动的重要性可见一斑,同时也算是游戏服务器开发中的难点所在了。战斗类活动覆盖玩家多,老区的话基本上是全服参加。涉及到的相关特殊处理也比较多,比如屏蔽一些技能或者屏蔽使用一些道具,被杀处理,复活处理等。需要考虑到异常多,玩家在活动中退出比赛该怎么处理,服务器卡顿的时候该怎么处理等。陆陆续续做过的战斗类的案子也有4,5个了,在此小结一下。战斗类活动的开发分为两部分,一部分是功能服上的开发,另一部分是场景服上的开发。

一、功能服上开发

功能服上处理整个活动的入口,收集玩家报名数据;控制活动的开启,数据准备好后发场景服,通知开启活动。功能服上的开发是开发战斗类活动的第一步。一般会存在一个普通的类或者结构体来组织当场战斗,称之为活动类,还有一个单例模式的类,可以称之为活动管理器,用来管理全服所有的战斗场次。活动类和活动管理器的大致设计如下:

//活动类

class Game

{

public:

    Game(){}

    ~Game(){}//注意释放指针所指的内存,分支内存泄漏

    ...

 

private:

    set<uint64_t> _sign_list; //参赛玩家

    uint64_t gameid = 0;//该场战斗活动id

    uint64_t sceneid = 0;//可选

    ...

};

 

//活动管理器

class GameMgr : public Singleton<GameMgr>

{

public:

    GameMgr(){}

    ~GameMgr(){}

    Game *get_game(uint64_t gameid);//获取一场战斗

    void remove_game(uint64_t gameid);//移除一场战斗

    void create_game();//创建一场战斗

    ...

 

private:

    unordered_map<uint64_t, Game*> _game_map;//存储所有战斗(也可以选择存对象)

    ...

};

 

二、场景服上开发

场景服上几乎要处理所有与战斗相关的逻辑,包括实现战斗规则,计算积分等。场景接收功能服传过来的数据后即完成了该场战斗的初始化,进入了战斗准备状态。整个战斗存在一个状态机,大概可以分为准备状态,开战状态,结束状态,清除状态。战斗按照时间顺序进行,通过定时器驱动战斗流程的进行。可以通过单例来实现场景服上的战斗逻辑,大致代码框架如下:

struct game_scene_t

{

    uint64_t gameid = 0;//功能服传过来的该场战斗活动id

    uint64_t sceneid = 0;//功能服传过来的该场战斗场景id

    set<uint64_t> _sign_list; //功能服传过来的参赛玩家

    ...

};

 

class GameScene : public Singleton<GameScene>

{

public: 

    void init();//初始化本场战斗

    void Timer();//定时器

    void game_over();//战斗结束后的处理

    ...

 

private:

    unordered_map<uint64_t, share_ptr<game_scene_t>> _game_map;//场景上存储所有的战斗的数据结构

    ...

}

还有一种方法可以实现场景上逻辑,就是继承场景scene,而不是使用单例,这样也可以通过scene这个类找到战斗场景。

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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