第五次作业

本文介绍了一款3D鼠标打飞碟游戏的编程与设计过程,游戏包含多个难度递增的回合,每回合有10次射击机会。通过使用带缓存的工厂模式管理和回收飞碟,实现了资源的有效利用。游戏分为Model、Controller、View等模块,采用MVC结构分离人机交互与游戏模型。

3D游戏编程与设计 第五次作业

编程题

编写一个简单的鼠标打飞碟(Hit UFO)游戏

游戏内容要求:
游戏有 n 个 round,每个 round 都包括10 次 trial;
每个 trial 的飞碟的色彩、大小、发射位置、速度、角度、同时出现的个数都可能不同。它们由该 round 的 ruler 控制;
每个 trial 的飞碟有随机性,总体难度随 round 上升;
鼠标点中得分,得分规则按色彩、大小、速度不同计算,规则可自由设定。

游戏的要求:
使用带缓存的工厂模式管理不同飞碟的生产与回收,该工厂必须是场景单实例的!具体实现见参考资源 Singleton 模板类
尽可能使用前面 MVC 结构实现人机交互与游戏模型分离

按照要求,把代码分为了7个文件:
Model:负责导演类与相关接口
Controller:负责调控整个游戏的运行
View:负责游戏界面的文本、IO操作
Action:和上一次的作业一样,把Controller当中的动作(飞碟运动)提取出来放在了这个类中
DiskFactory:按照这次的要求,使用工厂模式来生产、回收飞碟(因此Model类的工作减少了)
ScoreRecorder:负责记录分数
DiskData:方便不同飞碟的预制参数调整

游戏截图如下:
在这里插入图片描述
有关代码的细节请转至Github:

项目传送门

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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