9、移动游戏应用生态特征与发展历程

移动游戏应用生态特征与发展历程

1. 应用生态的特征

1.1 封闭架构

应用及其分发模式与早期桌面计算模型和网页浏览器不同,后者相对更具可塑性和可修改性。应用具有封闭、精简和严格控制的特点,通过“无数封闭花园”的形式连接网络,而非自由漫游的网页浏览器。例如,苹果的iOS完全封闭,用户只能安装App Store中的应用;安卓代码虽开源,但访问Google Play商店需制造商从谷歌获得封闭的Google Mobile Services(GMS)软件套件许可。

这种封闭架构对游戏应用的用户和开发者有诸多影响:
- 开发者可选择更新或从应用商店移除游戏,引发游戏长期保存问题。
- 应用商店所有者对平台上的内容有完全控制权,用户只能安装符合苹果和谷歌内容政策的应用,这些政策虽旨在保护用户,但有时有审查之嫌。例如,苹果曾禁止游戏《Phone Story》,谷歌也面临类似的审查和政策执行不均的指控。

1.2 不稳定性

应用开发者不仅要面对平台所有者可能严苛的内容政策,还处于日益不稳定的市场环境中。应用生态让开发者能绕过主机制造商和发行商的许可及分发模式,直接接触数百万潜在用户,但也带来了剥削和不确定的条件。

平台所有者在应用软件开发上投资相对较少,却能从应用的成功或失败中获利,将开发成本、劳动和风险转嫁给开发者。独立开发者的应用常以非正式方式被平台所有者纳入利润范畴,且开发者群体缺乏多样性,以白人、美国男性为主。

独立应用突破障碍成为国际热门时,开发者往往要付出更高的个人代价。例如,越南开发者Dong Nguyen在其游戏《Flappy Bird》成为最热门免费应用后将其从App St

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实际应用场景,强调“借力”工具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复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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