40、iOS 16 UIKit Dynamics 概述与实战教程

iOS 16 UIKit Dynamics 概述与实战教程

1. UIKit Dynamics 基础

1.1 移除行为

可以从动态动画器中移除整个行为,示例代码如下:

animator?.removeBehavior(gravity)

1.2 重力行为

当重力行为应用于视图时,若没有相反的行为,视图会立即沿指定的重力向量方向移动。若不加以限制,视图会移出参考视图的边界并消失,可通过设置碰撞行为来避免这种情况。

1.3 碰撞行为配置

UIKit Dynamics 旨在让元素在设备屏幕上移动,元素移动时很可能与其他元素或参考视图的边界发生碰撞。碰撞行为(使用 UICollisionBehavior 类定义)能让碰撞更符合现实世界的物理规律。
- 创建碰撞行为 :通常使用包含要应用该行为的元素的数组对象来创建和初始化碰撞行为。示例代码如下:

let collision = UICollisionBehavior(items: [view1, view2])
animator?.addBehavior(collision)
  • 设置参考视图为边界 :默认情况下,受碰撞行为影响的元素会与同一碰撞行为集中的其他元素以及设置的任何边界发生碰撞。若要将参考视图声明为边界,可将行为实例的 <
【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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