gamelogic scheduleUpdate

本文探讨了在游戏开发中如何高效地管理多个游戏对象,通过将需要更新的对象放入一个批节点,每帧通过children方法获取,从而避免了持有每个对象的复杂性,实现了高效的批量更新机制。
@interface GameplayLayer : CCLayer <GameplayLayerDelegate> { 
CCSprite *vikingSprite;
SneakyJoystick *leftJoystick;
SneakyButton *jumpButton;
SneakyButton *attackButton; 
    CCSpriteBatchNode *sceneSpriteBatchNode;
}
@end


#pragma mark –
#pragma mark Update Method
-(void) update:(ccTime)deltaTime {
CCArray *listOfGameObjects =
            [sceneSpriteBatchNode children]; // 1
for (GameCharacter *tempChar in listOfGameObjects) { // 2
        [tempChar updateStateWithDeltaTime:deltaTime andListOfGameObjects:
                     listOfGameObjects]; // 3
    }
}

需要更新的game object放到一个batchNode中,每帧通过children取出。而不需要持有每个对象。


 [self scheduleUpdate];


 Sets up a scheduler call that will f ire the update method in GameplayLayer.m on every frame.

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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