在 Half-Life MOD 中创建自己的武器及弹药

本文详细讲解如何在Half-Life MOD中创建个人武器和弹药,基于Codename HLDino项目的源代码,适合具备C++基础和HL MOD开发经验的读者。内容涵盖武器类声明、宏定义,以及如何指定弹药名称和管理弹药库存。

本文将介绍如何在 Half-Life MOD 中创建自己的武器及弹药, 本文所有源代码全部来自Codename HLDino, 你可以在Codename HLDino 开发者首页下载得到本文提到的源代码.
本文假设您有足够的C++知识及基本的HL MOD开发经验

首先, 在weapons.h中(没有硬性规定, 但是此为HL MOD开发惯例)添加武器类的声明以及一些宏的说明:

//weapons.h - 第81行
//武器的ID
#define WEAPON_AK47 16

//weapons.h - 第98行
//武器的重量(在拣到武器时, 重的武器会被自动切换)
#define AK47_WEIGHT 25

//weapons.h - 第114行
//最大载弹量
#define AK47_MAX_CARRY 250

//weapons.h - 第133行
//每个弹匣的最大载弹量
#define AK47_MAX_CLIP 30

//weapons.h - 第150行
//在拣到武器时给予的子弹数目
#define AK47_DEFAULT_GIVE 30

//weapons.h - 第169行
//在拣到弹药时给予的子弹数目
#define AMMO_AK47CLIP_GIVE AK47_MAX_CLIP

//weapons.h - 第591行
//武器的类声明
class CAK47 : public CBasePlayerWeapon
{
public:
void Spawn( void );
void Precache( void );
int iItemSlot( void ) { return 3; }
int GetItemInfo(ItemInfo *p);
int AddToPlayer( CBasePlayer *pPlayer );

void PrimaryAttack( void );
BOOL Deploy( void );
void Reload( void );
void WeaponIdle( void );
float m_flNextAnimTime;
int m_iShell;

virtual BOOL UseDecrement( void )
{
#if defined( CLIENT_WEAPONS )
return TRUE;
#else
return FALSE;
#endif
}

private:
unsigned short m_usAK47;
};

然后, 当然是对武器进行编码啦:
/***
*
* Copyright (c) 1996-2002, Valve LLC. All rights reserved.
*
* This product contains software technology licensed from Id
* Software, Inc. ("Id Technology"). Id Technology (c) 1996 Id Software, Inc.
* All Rights Reserved.
*
* Use, distribution, and modification of this source code and/or resulting
* object code is restricted to non-commercial enhancements to products from
* Valve LLC. All other use, distribution, or modification is prohibited
* without written permission from Valve LLC.
*
****/

/**
* Codename HLDino
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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