2、开启Sparrow开发之旅

开启Sparrow开发之旅

在深入开发之前,我们需要搭建开发环境并在系统上配置Sparrow。下面将详细介绍如何操作。

了解Sparrow基础

Sparrow是一个游戏框架,对于有ActionScript、Flash API和/或Starling使用经验的人来说可能会感到熟悉。它与Starling的相似并非巧合,二者核心开发团队相同,Starling可被视为Sparrow的ActionScript版本。

Open Graphics Library for Embedded Systems(OpenGL ES)是用于移动设备的图形渲染器,适用于iOS、Android设备甚至像OUYA这样的游戏机。OpenGL可看作是OpenGL ES的“大哥”,它适用于所有桌面平台,如Windows、Linux、Mac OS X,以及像PlayStation 4这样的下一代游戏机。OpenGL和OpenGL ES能让我们在屏幕上实现各种效果,如绘制纹理、显示几何形状或粒子效果。

Sparrow将所有OpenGL组件抽象出来,开发者无需担心OpenGL的内部工作原理。它专注于2D渲染,将其封装成一系列逻辑结构清晰的类和方法。在编程语言方面,对于高性能图形应用通常选择C或C++,而Sparrow使用Objective - C,让Mac和iOS开发者感到熟悉。

Sparrow不仅是2D图形引擎,还能创建屏幕动画,从简单的淡入淡出效果到复杂的如让球在屏幕上从左到右弹跳移动的动画,这种机制也称为补间动画。此外,它还支持加载音频文件,在游戏中播放音乐和音效。与其他游戏框架相比,Sparrow不强制规定特定的工作流程,因此一些事情需要手动设置,如组织游戏所需的所有资源和管

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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