Mooege源码研究系列2

本文深入探讨服务器如何解析客户端信息并使用opcode作为消息类型的标识符。重点介绍了一个抽象类GameMessage及其静态方法如何通过opcode返回特定的消息子类实例。以QuitGameMessage为例,展示如何用3位opcode来表示playerindex,并说明消息的解析与编码过程。
服务器最原始的任务就是解析出客户端发来的信息然后反馈给客户端信息

mooege中一个抽象类GameMessage,
首先该类有个静态方法
public static T Allocate<T>(Opcodes opcode) where T : GameMessage

该方法通过一个opcode来返回一个GameMessage的子类。
从客户端发来的信息的前9位就是opcode,该opcode标志一种消息类型(成员变量id)。

该抽象类有3个抽象方法,其中
public abstract void Parse(GameBitBuffer buffer);
public abstract void Encode(GameBitBuffer buffer);

这两个方法有子类来实现,分别实现各种消息的解析接收到的数据及拼装返回的数据
如QuitGameMessage,其opcode的值为3,抽象方法实现如下
  public override void Parse(GameBitBuffer buffer)
{
PlayerIndex = buffer.ReadInt(3);
}

public override void Encode(GameBitBuffer buffer)
{
buffer.WriteInt(3, PlayerIndex);
}

也就是接收来的消息使用3位来标记一个playerindex,返回的数据然后把解析出的playerindex
在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 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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