7、游戏世界滚动编程全解析

游戏世界滚动编程全解析

1. 滚动基础介绍

在当今以 3D 为主流的游戏世界里,滚动这一概念可能被很多玩家和程序员所忽视,但它在现代游戏的发展历程中有着重要的地位,特别是在掌机系统这类平台上,滚动技术依然被广泛应用。滚动,简单来说,就是在一个较大的虚拟游戏世界中,通过一个小窗口展示其中一部分内容的过程。滚动主要有以下三种类型:
- 加载大型基于图块的位图图像 :直接将一个大的位图图像加载到游戏中,然后展示其部分内容。
- 在运行时用图块创建大型位图 :在游戏运行过程中,根据图块数据动态创建一个大的位图。
- 直接在屏幕上绘制图块(最先进的方法) :实时地将图块绘制到屏幕上。

不同类型的游戏对滚动窗口的使用方式也有所不同。在滚动射击游戏中,通常会使用整个屏幕作为滚动窗口;而在角色扮演游戏(RPG)中,往往会在屏幕上划分出一个较小的窗口用于滚动,其余部分则用于显示游戏玩法(如战斗、库存等)和玩家/队伍信息。

2. 简单滚动示例:ScrollScreen 程序

为了帮助大家理解滚动的基本原理,我们可以通过一个名为 ScrollScreen 的程序来进行演示。这个程序的主要功能是加载一个大型的位图图像(如 gameworld.bmp)到虚拟缓冲区(Direct3D 表面),并在 800×600 的屏幕上显示其左上角部分。用户可以通过设置 Fullscreen = True 来尝试全屏模式,以获得更好的效果。

当运行 ScrollScreen 程序时,它会检测用户是否按下了箭头键,并相应地调整游戏世界的

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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