过关斩将属性配置出现问题

过关斩将配置更新攻略
更新过关斩将配置表时出现的一些问题

过关斩将中方案的属性是确定的,我们增加新的关卡以后,我们需要给新的关卡配置上这些方案
具体一点说:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
SchemeId代表方案Id。我们一共有150套方案,每一套方案里面设置了每一次属性选择时属性的内容。一个玩家对应一套方案,一套方案对应多个玩家。我们原来只有1-100关,每一套方案只有1-100关里面的属性选择的内容。所以这次将过关斩将更新到132关,我们需要把相应的方案的内容也从1-100关,扩展到1-132关。

如何将方案内容从100扩张到132?

过关斩将相关的java程序在mainjob下。
首先,我们将excel表更新到最新,生成相应的xml文件。把xml文件commit到SVN,然后在jenkins上打包,发布到运行环境。
使用XShell,执行/data/projects/dev-pjc3a/mainjob/run_job.sh single com.cokutau.game.pjc3.mainjob.guoguanzhanjiang.GenerateGgzjPropPoolJob -beginId 1 -endId 150

启动ServerLanucher时出现的问题

启动时报错,因为里面的路径是相对路径,需要edit configuration,将路径设置为mainserver

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神经网络与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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