1、探寻基于位置的游戏:从实验到现实的深度洞察

探寻基于位置的游戏:从实验到现实的深度洞察

1. 从Pong实验到位置游戏的启示

1991年,美国计算机工程师洛伦·卡彭特进行了一项独特的实验。他将数百人聚集在一个大 shed 里,每人座位上放着一面一面红一面绿的桨。起初,参与者没有得到任何指示,但他们注意到屏幕上的红绿点与桨的颜色相关,于是开始挥舞桨。之后,卡彭特在屏幕上投影了游戏 Pong,参与者逐渐意识到可以用手中的桨操控游戏中的虚拟桨。

这个实验的目的是探索一群互不相识的人如何在没有事先指导的情况下合作玩 Pong。通过网络技术,参与者的个体行动形成了一种潜意识的共识,就像变形虫一样,他们在游戏中时而合作时而竞争。这个实验体现了网络技术在20世纪后期所具有的乌托邦式的理想,即连接人们、建立社区和实现统一。同时,它也强调了游戏的力量,能够通过有距离但有意义的互动将人们聚集在一起。

十年后,基于位置的游戏重新唤起了这些理想。这类游戏利用网络数字技术,在共享公共空间中以游戏的形式探索陌生人的行为和互动。它们结合了各种技术和设备,将物理环境与虚拟游戏世界交织在一起,要求玩家沟通、合作并移动以完成游戏目标。

2. 基于位置游戏的特点与争议

基于位置的游戏通常涉及将数字游戏从家庭和屏幕中移出,带入日常的物理环境,通常是户外公共空间。它们通过跟踪玩家在物理空间中的位置和行动的设备或游戏界面来实现这一点,这个界面可以是智能手机、GPS 定位器或网络界面上的地理标记数据等。在这个过程中,游戏的虚拟空间与物理环境相互交织,暂时重新配置和利用环境进行游戏行为。

与卡彭特的实验类似,基于位置的游戏也充满了关于网络技术和集体公共游戏在社会和政治变革方面的潜力的说法。学者、评论家和设计

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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