荧火虫flash制作过程

 
制作过程
步骤如下:
        1、启动FLASH2004MX,然后导入一张背景图片(提意:用晚上的夜色)
        2、首先我们来制作一只名称为荧火虫的影片剪辑,选择“ 插入”菜单中的“ 新建元件(CTRL+F8)”—名称为“荧火虫”类型选择影片剪辑。
        3、然后选择椭圆工具画一个放射状的小圆。(颜色由各人爱好而定)
        4、将图片拖到场景中,然后新建图层2放入荧火虫并命名为(yhc_MC)。
        5、选中荧火虫影片剪辑,给它加入下面脚本
onClipEvent(load){ 
v = 3;                                                //速度 
_rotation = random(360);                 //让荧火虫旋转为任意一角度。 

onClipEvent(enterFrame){ 
k = Math.pow(-1,random(2));                          //随机产生1和-1。 
_rotation += k*random(11);                           //让虫旋转为-10到10之间。 
a = _rotation*Math.PI/180;                           //将角度转化为弧度
dx = Math.cos(a)*v; 
dy = Math.sin(a)*v; 
                                                          //横纵坐标的移动量
_x += dx; 
_y += dy; 
                                                      //限定虫移动的范围 
                                                     //先确定范围。(宽:50--750;高:50--550) 
if(_x = 750 && dx>0){ 
_rotation = Math.atan2(dy,-dx)*180/Math.PI; 
}                                           //超出限定范围时,按照上面条件改变dx,
}                                              //并用Math.atan2使旋转角度发生相应变化,让运动方向改变。
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/1113.html
好的,以下是 python 实现萤火虫算法并可视化萤火虫移动过程的代码: ```python import random import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置萤火虫算法的参数 num_fireflies = 20 # 萤火虫数量 num_iter = 10 # 迭代次数 alpha = 0.2 # 吸引因子 beta = 1 # 感应因子 gamma = 1 # 收缩因子 delta = 0.97 # 衰减因子 xmin, xmax, ymin, ymax = -5, 5, -5, 5 # 随机生成萤火虫的范围 def init_fireflies(num_fireflies): """ 随机初始化萤火虫的位置和亮度(即适应度值) """ fireflies = [] for i in range(num_fireflies): x = xmin + (xmax - xmin) * random.random() y = ymin + (ymax - ymin) * random.random() intensity = -1 # 初始亮度为-1 fireflies.append([x, y, intensity]) return fireflies def distance(f1, f2): """ 计算两个萤火虫之间的距离 """ return math.sqrt((f1[0] - f2[0]) ** 2 + (f1[1] - f2[1]) ** 2) def brightness(f): """ 计算萤火虫的亮度(即适应度值) """ return math.exp(-distance(f, [0, 0]) ** 2) def move(f, brightest): """ 根据萤火虫的亮度和距离,更新萤火虫的位置 """ r = distance(f, brightest) theta = random.uniform(-math.pi, math.pi) x = f[0] + beta * math.exp(-gamma * r ** 2) * math.cos(theta) + alpha * (random.random() - 0.5) y = f[1] + beta * math.exp(-gamma * r ** 2) * math.sin(theta) + alpha * (random.random() - 0.5) x = max(xmin, min(x, xmax)) y = max(ymin, min(y, ymax)) intensity = brightness([x, y]) return [x, y, intensity] def find_brightest(fireflies): """ 找到亮度最大的萤火虫 """ brightest = None for f in fireflies: if brightest is None or f[2] > brightest[2]: brightest = f return brightest def main(): # 初始化萤火虫 fireflies = init_fireflies(num_fireflies) # 记录每次迭代的最优解 best_scores = [] # 迭代 for i in range(num_iter): # 找到亮度最大的萤火虫 brightest = find_brightest(fireflies) # 更新萤火虫的位置 for j in range(num_fireflies): fireflies[j] = move(fireflies[j], brightest) # 衰减吸引因子 alpha *= delta # 记录最优解 best_scores.append(brightest[2]) # 可视化萤火虫移动过程 plt.clf() for f in fireflies: plt.scatter(f[0], f[1], c='r') plt.scatter(brightest[0], brightest[1], c='b') plt.title('Iteration %d' % (i + 1)) plt.xlim(xmin, xmax) plt.ylim(ymin, ymax) plt.pause(0.1) # 打印最优解 print('Best solution: (%f, %f)' % (brightest[0], brightest[1])) # 绘制最优解的亮度曲线 plt.clf() plt.plot(best_scores) plt.title('Brightness of the brightest firefly') plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Brightness') plt.show() if __name__ == '__main__': main() ``` 运行代码后,会弹出一个窗口,不停地显示萤火虫的移动过程。在每次迭代结束后,会打印当前最优解的位置,以及最优解的亮度曲线。可以根据需要修改萤火虫算法的参数和随机生成萤火虫的范围。
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