8、动画编程:从弹球到弹道模拟

动画编程:从弹球到弹道模拟

1. 弹球应用拓展

在动画编程中,若要使用两个以上的球,可考虑使用数组,后续会介绍如何处理对象集合。还可以编写代码,让球每次撞到墙壁时减速,模拟真实物理效果。例如,若要使球的速度每次减少 10%,可在代码中改变球方向的地方添加如下代码:

if (nballx > boxboundx) {
    ballvx = -ballvx *.9;
    nballx = boxboundx;
}

这意味着垂直方向的增量变化将降至原来的 90%。

在测试和上传应用时,第一个和第三个应用在 HTML 文档中已完成,第二个应用需要图像文件与 HTML 文件在同一文件夹。访问网络上的文件时,要确保地址正确。例如,将 HTML 文档上传到名为 mygames 的文件夹,将 pearl.jpg 上传到 mygames 下的 images 子文件夹,需在代码中这样写:

img.src = "images/pearl.jpg";

同时,要使用准确的文件扩展名,如 JPG,以表明正确的文件类型。

之前的弹球应用涉及了诸多编程和 HTML5 特性:
- 使用 setInterval 设置动画的定时事件。
- 对表单输入进行验证。
- 自定义函数用于水平和垂直重新定位圆形或图像,模拟弹球效果。
- 进行虚拟碰撞测试。
- 绘制矩形、图像和圆形,

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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