Flex和Actionscript开发Flash游戏1

本文介绍使用Flex和Actionscript开发Flash游戏的过程。重点讲解了如何利用States管理游戏的不同阶段,如主菜单、游戏进行中等,并引入双缓冲技术提高游戏画面流畅度。
Flex和Actionscript开发Flash游戏1
2010年11月01日
  在家上网赚钱更容易 在该系列的第一篇文章中,我们创建了Flex程序类。这一部分,我们将加上一些states和一个双缓冲渲染流 程。 States就如同它自己的名字那样去解释:它表示一个程序所包含的所有状态。
  在该系列的第一篇文章中,我们创建了Flex程序类。这一部分,我们将加上一些states和一个双缓冲渲染流程。
  States就 如同它自己的名字那样去解释:它表示一个程序所包含的所有状态。例如:一个在线商店会拥有一个状态让顾客浏览商店,还有一个状态查看某一特定商品的详细内 容。我们的游戏也拥有一些状态,包含:主菜单、游戏自身、关底信息以及一个排行榜。
  Flex自身支持多状态(states)。这些状态之间可 以相互变化,并伴随着变化动画。但是状态的变化也离不开程序员设置不同状态间功能的变更,这种变化并不必须依赖于用户界面的变化。修改 Application的currentState属性将导致状态的转变,同时为enterState和exitState两个事件编写相应的方法,我们 就可以更新游戏内部相应的各状态了。
  双缓冲是一种用于避免程序直接绘制到屏幕产生画面不连贯的技术。正如它的名字一样,它采用两个绘制缓冲空 间来绘制最终图像:一个久驻内存的后置缓冲和一个用于屏幕显示的前置缓冲。你可以这样理解,后置缓冲是一个草稿画板,你可以在上面绘制独立的元素来组成最 终的场景。一旦一帧画面在后置缓冲区中绘制完成,它就将图像拷贝的前置缓冲区中,然后屏幕显示前置缓冲区中的内容。
  接下来我们看看这个概念在 Flex中如何实现。
  main.mxml
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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