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摘要: http://6.cn/profile/list.php?t=v&u=14511132&o=t&page=1207:微积分鸟瞰微分: 0 ÷ 0 积分: ∞ × 0 可微一定连续,连续不一定可微有理数的稠密性。实际上在实数数轴上,无理数远远比有理数更多,实际上你取到有理数的概率为零,正规数的概念,在这个筛子的筛选下,取得有理数的概率为1... 阅读全文
posted @ 2010-07-20 13:26 向恺然 阅读(618) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在游戏开发里,时钟是个至关重要的因素,时钟的精确度决定了仿真的精确度。使用Environment.TickCount获得一个毫秒精确度的时钟,使用Ticks 获得一个100毫微秒的时钟。每个计时周期表示一百纳秒,即一千万分之一秒。1 毫秒内有 10,000 个计时周期。这个精度足够你做任何事情了。Environment.TickCount : 该属性的值从系统计时器派生,并以 32 位有符号整数的... 阅读全文
posted @ 2010-07-16 16:33 向恺然 阅读(276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 状态转换表:用于组织状态和影响状态改变的良好机制构建一个这样的状态转换表,会帮助你理清思路,明确逻辑。内置的规则:将状态转换规则嵌入到状态本身的内部。[代码]当Tom的Update被调用的时候,反过来用this 这个指针指向自己,当作参数传给了当前状态,使得当前状态的执行方法(Execute())得以顺利操作。当前状态获得了Tom 全部状态,就可以根据具体的逻辑转换来做Tom在这个状态下应该做的事... 阅读全文
posted @ 2010-07-13 20:26 向恺然 阅读(397) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 把遗传算法运用到游戏架构里的想法失败了,但这种探索仍然具有意义。  接下来的事情,需要继续完善以前所做的调度器模型,尽量把它拆分成并行的模块。  在Sprite里引入完善的状态机机制。  需要学习的一个新的内容是矩阵,有“单元离散化后,最初的偏微分方程将变成某种形式的矩阵方程,它们把节点上的已知量(输入)和未知量(输出)联系起来,这样就可以逐个单元求解”希望能在这里对并行编... 阅读全文
posted @ 2010-07-13 19:58 向恺然 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)let list1 = [1;2;3] 这好像是个数组, List.sum list1 求和(2)递归函数let rec fib n = if n < 2 then 1 else fib(n-1) + fib(n-2)(3)let apply1(transform:int ->int) y = transform ylet increment x = x + 1let r... 阅读全文
posted @ 2010-07-13 12:18 向恺然 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 赌轮算法学习唉,逐步了解了遗传算法之后,发现之前想把这个用在游戏架构里面的想法或许是不能实现的,虽然遗传算法是一种框架形式的算法,但它毕竟是一个特定的算法,而且是有局限的算法,而不是一个通用的框架。[代码] 阅读全文
posted @ 2010-07-12 18:04 向恺然 阅读(444) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 说明:本来读书笔记是不应该放首页的,不过看了很多遗传算法的书,这一段总结的十分精辟,给大家强烈推荐。遗传算法的基本特征和特点:  遗传算法本质上是一种搜索寻优技术。从某一初始群体出发,遵照一定的操作规则,不断迭代计算,逐步逼近最优解。遗传算法受生物进化和遗传的启发,形成一种独特的优化方式,因此,遗传算法的运算原则常常与生物进化及遗传学相吻合,术语也仿照生物学的术语。  这种搜索技术,有如下特点  ... 阅读全文
posted @ 2010-07-12 11:23 向恺然 阅读(1352) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: 学而不思则罔,思而不学则贻。 学习遗传算法这样貌似很神奇的东西,最困难的一点就是把理论知识转化为实际的程序,把头脑里的东西,弄成一个个实际的代码。这个距离有时候尽在咫尺,却挡住了很多人。至少我就被挡住了很多次。(说实话,知道遗传算法的概念已经很久了,但这么多年也没有真正动手过;就算是两天前,都想放弃过,给自己一个借口:反正我已经对遗传算法了解的很多了,理论也基本掌握了,这就差不多了,等以后真正需要... 阅读全文
posted @ 2010-07-09 21:08 向恺然 阅读(983) 评论(3) 推荐(2) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2010-07-09 12:53 向恺然 阅读(261) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 基因组编码原则1 遗传算法是对求解问题参数的编码进行操作,而不是参数本身,这就需要遗传算法基于一个有限的字母表,并将最优化问题的的自然产生集编码成有限长度的字符串。(转义成基因,位串的位被称为基因),一个位串称为一个个体(染色体),带有特征的个体的集合组成种群。按照一定规则对参数进行编码称作遗传编码。遗传算法参数编码原则采取最小字母表原则,选择一个是问题得以自然表达的最小字母表进行编码,如二进制编... 阅读全文
posted @ 2010-07-07 14:39 向恺然 阅读(729) 评论(3) 推荐(0) 编辑
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