外星人游戏

今天学习了一下如何写飞船大战
飞船大战主文件主要是先实例化飞船和外星人,也就游戏的主要元素,然后重置游戏中的主要参数,最后通过一个循环,来不断检测
用户的输入和跟新飞船、外星人和子弹的状态。
然后比较关键的是三个游戏元素的类和一个函数文件,几乎所有的函数细节都是由函数文件所定义,在三个关于游戏元素的类中,其实只定义了较为关键的函数。
整个过程就像是一个金子塔结构,最上层是游戏逻辑,中层是游戏元素的类,最下层是各个函数实现的细节

游戏具体细节如下:
from setting import Settings
from ship import Ship
from alien import Alien
import game-function as gf
from pygame.sprite import Group
from game-status import GameStats

def run_game ():
//创建飞船
//绘制屏幕
//实例化外星人
gf.create-fleet()//创建外星人群
//创建统计信息实例
stats=GameStats()
while(true):
gf.check-events()
ship.update()
gf.update-bullets(bullets)
gf.update-aliens(aliens)
gf.update-screen()

class Ship()//接受screen
def --init–(,screen)
//初使化参数和位置
def blitme()
//绘制飞船
def update():
//移动标志
//管理事件
//根据move-right和move-left 进行移动

import pygame
from pygame.import S prite
class Bullet(Sprite):
def --init–():
//初使化子弹位置,颜色等信息
super().–init–()//继承sprite
def update():
//移动子弹的位置
def draw-bullet(self):
//在屏幕绘制子弹

import sys
import pygame//管理函数(function),
from bullet import Bullet
def check_keydown-events(event,ship):
//响应按下
//判定是否常按,修改moving-right and moving-left
//直接调用函数创建子弹
def check-keyup-events(event,ship)
//响应松开
//判断是否松开,修改moving-right and moving-lef
def fire-bullet()
//创建一颗子弹
def check-events(ship)
//判断按键调用按下和松开的函数
def create-fleet()
//创建外星人
def get-number-aliens-x()
def create-alien()
def get-number-rows()

def check-fleet-edges()
//检测碰撞边缘
def change-fleet-direction()
//外星人下移,并改变方向
def update-aliens()
aliens.update()
def ship-het()
//检测飞船和外星人之间的碰撞
def check-aliens-bottom()
//检测外星人是否碰撞到屏幕底端

def update-bullets():
bullets.update()
//检查数组中子弹位置,如果超出屏幕则移出数组
collision=pygame.sprite.groupcollide()
//检测子弹和外星人的碰撞
def check-bullet-alien-collisions()
//检测碰撞
def update-screen(ai-settings,screen,ship):
//更新图像,并切换到新屏幕
//根据图片中心进行移动,并检测边缘
//从数组中取出子弹,并且生成子弹
//绘制外星人

class Settings():
def --init–(self):
//飞船移动速度
//子弹的设置,大小颜色,数量
//加入外星人的设置,移动速度
alien类

import pygame
from pygame.sprite import Sprite
class Alien(Sprite):
def --init–(self)
//初始化外星人的位置
def blitme(self)
//绘制外星人
def update()
//外星人移动
def check-edges()
//检测外星人是否碰撞到边缘

class GameStates()
def --init–()
//初始化参数
def reset-stats()
//重置时的统计信息

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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