预祝大家2011农历新年快乐,宏“兔”大展,心想事成~

发布LGame-0.2.95提速版,修正了Android环境下不合理图像刷新方法,使标准Screen显示速度提升3~7fps。此版本接近0.3版LGame主体,包含少量代码修正。

又是一年新年到,预祝大家2011农历新年快乐,宏“兔”大展,心想事成~

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以下是附带的……

2011-02-01

新增LGame-0.2.95提速版下载:

http://loon-simple.googlecode.com/files/LGame-0.2.95%28Graphics%20Optimization%29.7z


农历新年前做一个额外更新,此文件中附带了目前最新的LGame打包jar及源码(累计不足15行代码的小修正),主要修正了一个对于Android环境 来说不合理的图像刷新方法(JavaSE版无此问题),此修正能让标准Screen(即最基础的,自动刷新模式的那个Screen) 显示速度获得约3 ~ 7 fps 的上升(视真机而定)。

另外,此次附带的最新LGame-Core-0.2.95(指Android与JavaSE两版)基本等价于0.3版LGame主体(剩下那0.5是独立 的SLG模块,以及一个webview的内部封装),非必要不会再有变动,至多会改进一些旧有的低效实现,添加两三个新的ActionEvent。当然, 假如获得新的BUG反馈小弟也会及时修正。

最后,祝愿大家农历新年快乐,宏“兔”大展,万事如意~

PS:有网友要下面这个塔防示例的JavaSE版,小弟这次也顺便加上了(源码在jar中),解压后可以看到代码除输入接口API及启动程序部分外与Android版完全一致。

JavaSE版塔防示例

Android版运行画面如下所示:

00

01

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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