服务器端逻辑的迁移

我们现在的游戏,基本是客户端是dummy的,也就是没有什么gameplay的逻辑(除了当前控制的人物移动的预测),AI都在服务端。无论是对于单人的PVE,以及强PVP,都是如此。发行商和老板们又想要让游戏跑在手机上,那么,显然,延迟问题就会比较突出。比如你在地铁里或者汽车上玩,由于所有AI在服务器,所以一旦网络不流畅,就没法玩。

观察了一下最近市面上的一些手游,基本上,单人PVE都可以在网络延迟高的时候流畅进行,所以推测,单人PVE基本是客户端行为,只是结果等比较重要的数据需要服务端介入,这就解决了高延迟的问题。当然,这些游戏PPVE在高延迟还是会出现很明显的延迟,想来AI是在服务器。

将单人部分的逻辑迁移到客户端,并且保留服务端在多人游戏部分的主导,也可以解决P2P中“主机优势“的问题。还有就是也可以减轻服务端的压力,因为单人PVE的AI等都在客户端,服务器仅需要对结果进行计算和验证即可。服务器压力的减轻也会降低运营成本。

好几个月以前,项目中就有人提出要将服务端逻辑迁移到客户端,以保证单人PVE高延迟时可以流畅运行,当时鉴于工作量而否决了,这次看来势在必行了。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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