17、角色扮演游戏角色创建与NPC添加全解析

角色扮演游戏角色创建与NPC添加全解析

1. 角色属性与职业概述

在角色扮演游戏(RPG)中,角色属性和职业的设计至关重要。角色属性主要包括以下几种:
- 力量(Strength) :代表角色携带重物和挥舞武器的能力,常用于计算角色的攻击值,对使用钝器的战士和骑士职业较为重要。
- 敏捷(Dexterity) :体现角色的敏捷程度、操作物体的能力以及手部的使用技巧。低敏捷意味着角色笨拙,高敏捷则能让角色执行复杂动作。
- 智力(Intellect) :反映角色的学习、记忆和解决问题的能力。法师职业通常需要较高的智力,而战士类职业对智力的要求相对较低。
- 魅力(Charisma) :影响角色的吸引力以及他人对其的反应。高魅力吸引他人,低魅力则会使人反感。
- 耐力(Stamina) :表示角色的耐力,即长时间进行活动的能力。高耐力的角色能持续战斗而不休息,低耐力的角色则容易疲劳。

以下是常见基础职业的属性值表格:
| 职业 | 力量 | 敏捷 | 智力 | 魅力 | 耐力 |
| — | — | — | — | — | — |
| 战士(Warrior) | +8 | +4 | -3 | 0 | +6 |
| 骑士(Knight) | +6 | +4 | -3 | +5 | +3 |
| 盗贼(Rogue) | -1 | +7 | +3 | +1 | +5 |
| 斥候(Scout) | +3 | +8

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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