8、游戏开发进阶:优化与新特性添加

游戏开发进阶:优化与新特性添加

1. 游戏计时公式优化

在游戏开发中,计时机制是增加挑战性和趣味性的重要元素。原有的线性衰减计时公式可以进行优化,优化后的公式在初始阶段的衰减速度比线性衰减更快,但随着分数的增加,衰减幅度会变小。

操作步骤

  1. 加载上一版本的代码( compassgame-v0.1.py )。
  2. 移除 timer_decrement 变量,因为它不再需要。
  3. update 函数中,将原有的计时公式 timer = timer_start - (score * timer_decrement) 替换为 timer = timer_start + 1.5 - (timer_start * (score / (score + 10))) 。这里的 10 用于设置衰减速度, 1.5 用于增加偏移量。如果需要微调这些值,可以将它们设置为变量。

代码示例

# 替换前
timer = timer_start - (score * timer_decrement)

# 替换后
timer = timer_start + 1.5 - (timer_start * (score / (score + 10)))

流程图


                
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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