20、游戏战斗系统的实现与优化

游戏战斗系统实现与优化详解

游戏战斗系统的实现与优化

1. 战斗系统基础与物品设定

在游戏中,默认武器伤害值能让战斗系统在合适的库存系统加入前保持功能正常。若游戏中有可让角色在战斗中使用的真实物品,将会极大改变游戏玩法。比如,可在游戏世界中散布包含独特任务物品(如魔法剑、盾牌和盔甲)以及珍贵宝石和金币的宝箱。这些物品都有模型,并且在Reiner’s Tilesets提供的精灵图中可用。美术部门的工作已完成,只需将此功能添加到游戏中。

2. 处理玩家角色死亡

战斗的一个缺点是玩家角色可能死亡。作为游戏设计师和程序员,当玩家角色死亡时该怎么办呢?这是个需要深思的艰难决定,应基于游戏的整体设计。允许玩家保存和加载游戏是一种选择,但这会破坏玩家的沉浸感。虽然大多数玩家会滥用保存/加载游戏功能,且希望能随时无麻烦地退出游戏,但从游戏玩法角度看,除了保存/加载功能,让玩家角色在附近城镇重生是个不错的选择。因为让玩家在死亡后再次走遍整个世界会让他们感到沮丧,所以在起点重生不是个好主意。

3. 战斗系统的实现

对凯尔特十字军项目进行了一些更改,玩家/英雄代码被移到一个名为Hero.BAS的单独模块中,主游戏循环因此得到清理。同时,为这部分内容添加了一些新的精灵图。

4. 战斗动画

在进行战斗前,角色需要武器。游戏中的英雄虽携带剑已久,但目前只是装饰性的,需要新的动画来实现挥剑攻击坏人的功能。这次尝试使用不同的角色类,比如法师角色。法师没有魔法咒语,只是像使用钝器一样挥舞法杖,这会带来不同的视觉体验。

玩家角色多个类别的完整准备好的精灵图可在CD-ROM的\bitmaps文件夹中找到,包含行走和战斗动画。首先从Re

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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