25、战舰游戏设计与实现全解析

战舰游戏设计与实现全解析

游戏设计理念转变

在完成 HTML 和 CSS 的基础工作后,我们正式进入游戏设计阶段。之前设计战舰游戏的第一版时,由于尚未掌握函数、对象、封装以及面向对象设计等知识,采用的是过程式设计,即把游戏设计成一系列步骤,融入一些决策逻辑和迭代。而且当时还未学习 DOM,游戏的交互性较差。

这次,我们将采用面向对象的设计方法,把游戏组织成一组对象,每个对象都有其特定的职责,同时利用 DOM 与用户进行交互。这样的设计能让问题的解决变得更加直接明了。

核心对象介绍

我们要设计和实现三个核心对象:
- 模型(Model) :负责保存游戏的状态,例如每艘船的位置以及被击中的情况。
- 视图(View) :负责更新游戏的显示界面。
- 控制器(Controller) :将各个部分连接起来,处理用户输入,确保游戏逻辑得以执行,并判断游戏是否结束。

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对象 职责
模型 记录船只位置、被击中情况和沉没数量
视图 更新显示界面,展示击中、未击中信息和消息
控制器 处理用户输入,执行游戏逻辑,判断游戏结束
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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