使用 Flex Ant Tasks 构建 Flex 项目

本文介绍如何使用Ant工具自动化构建Flex项目。通过安装配置Ant及复制必要文件,设置build.properties和build.xml来定义构建流程,最终实现从源码到SWF文件的自动化编译。

1. 安装ant,然后复制FLEX_HOME/sdks/4.0.0/ant/lib下面的flexTasks.jar到ANT_HOME/lib

 

2. build.properties

 

# change this to your Flex SDK directory path
FLEX_HOME=D:/Adobe/Adobe Flash Builder 4 Plug-in/sdks/4.0.0
# this points to your project's src directory
# {$basedir} is a default variable that can be used in any Ant
script
# and it points to the project's root folder [ flex_ant_pt1_Tasks ]
in this case
SRC_DIR =${basedir}/src
# points to the project's libs directory
LIBS_DIR =${basedir}/libs
# this is the folder we want to publish the swf to
DEPLOY_DIR = ${basedir}/DEPLOY

 

3. build.xml

 

<project name="Flex Ant Tasks Build Script" default="compile flex project">
 
   <!-- load previously defined configuration properties file -->
   <property file="build.properties" />
                              
   <!-- points to our flexTasks.jar we copied to the libs folder to distribute with the project -->
   <taskdef resource="flexTasks.tasks" classpath="${basedir}/libs/flexTasks.jar"/> 
                              
   <!-- delete and create the DEPLOY dir again -->
   <target name="init">
      <delete dir="${DEPLOY_DIR}" />
      <mkdir dir="${DEPLOY_DIR}" />       
   </target>
                              
   <!-- Build and output the Main.swf-->
   <target name="compile flex project" depends="init">
      <mxmlc file="${SRC_DIR}/Main.mxml" output="${DEPLOY_DIR}/Main.swf">
         <load-config filename="${FLEX_HOME}/frameworks/flex-config.xml"/>
         <source-path path-element="${FLEX_HOME}/frameworks"/>
         <compiler.debug>false</compiler.debug>             
      </mxmlc>
   </target>
 
</project>

 

4. 在Flex Builder中创建一个Flex项目,新建一个Main.mxml

 

5.cmd进入到刚才创建的Flex项目目录,执行ant命令。注意:build.properties,build.xml放在刚才创建的Flex项目根目录下

【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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