任务奖励处理方法

游戏中有各种各样的任务,完成任务领取奖励理所当然,如果每做一种任务,每完成任务的一步就单独给一个奖励的话会显得非常很乱,而且每次有新的任务就需要重新写代码,这样扩展性也太差了。所以需要一种统一机制来处理完成任务给奖励这个问题,策划通过配置就能给玩家发放任务奖励。需求为根据等级不同,完成不同的任务的奖励道具也要不同。可以用如下规则标记一个唯一任务:唯一任务id=功能id*10000000+分支id,这样只要已知任务id,就能对应奖励了。大致实现如下:

//奖励道具结构体

struct TaskFall

{

    public:

        int propid;//道具id

        int num;//道具数量

        TaskFall() {

            propid = 0;

            num = 0;

            ...

        }

};

//存储单个任务奖励道具结构体

struct TaskFallSave

{

    public:

        TaskFallSave(){}

        bool parse(...);//解析奖励配置

        void get_prop(...);

        ...

    private:

        map<int, vector<TaskFall>> falls;//等级,奖励

        ...

};

 

//所有任务奖励管理

class TaskFallMgr:public Singleton<TaskFallMgr>

{

    public:

        void init();

        TaskFallSave& get_fall_prop(int taskid);

        ...

    private:

        map<int, TaskFallSave> all_fall;//任务id,任务奖励

        //map<int,map<int,int>> task_exp;//如果是给任务经验等基本数据类型的,可以不用TaskFall和TaskFallSave两个结构体

        ...

}

总的流程为根据配置文件中的配的任务功能id和分支id算出来任务id,再根据任务id找到对应的TaskFallSave对象,然后根据玩家的等级找到相应的奖励,从而实现需求。

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
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