12、Clojure编程:贪吃蛇游戏与抽象编程实践

Clojure编程:贪吃蛇游戏与抽象编程实践

1. 函数使用模型概述

在Clojure编程中,有多种函数使用模型,它们适用于不同的场景:
| 使用场景 | 模型 |
| ---- | ---- |
| 纯函数 | 无特定可变状态操作 |
| 协调的同步更新 | Refs和STM |
| 无协调的同步更新 | Atoms |
| 无协调的异步更新 | Agents |
| 线程局部动态作用域 | Vars |
| 协调的同步更新 | Java锁 |

接下来,我们将运用这些模型设计一个完整的贪吃蛇游戏。

2. 贪吃蛇游戏设计

贪吃蛇游戏中,玩家控制蛇在游戏网格中移动,寻找苹果。蛇吃到苹果后会变长一节,同时会出现新的苹果。当蛇达到一定长度时,玩家获胜;若蛇撞到自己的身体,则玩家失败。

2.1 游戏分层设计

游戏被分为三个层次,这使得游戏易于构建、测试和维护:
- 功能模型 :使用纯函数尽可能多地对游戏进行建模。
- 可变模型 :处理游戏的可变状态,使用本章讨论的参考模型之一或多个。由于可变状态难以测试,这部分代码量会尽量小。
- 图形用户界面(GUI) :使用Swing绘制游戏并接受用户输入。

2.2 功能模型构建

首先,我们需要创建一组常量来描述时间、空间和运动:

(de
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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