Advertisement

基于遗传算法的Java小程序(吃豆人)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目是一款基于遗传算法优化路径的Java版经典游戏“吃豆人”小程序。通过模拟自然选择过程,程序自动寻找最短路径,使游戏角色高效地收集所有豆子并避开敌人,生动展示了遗传算法在实际问题中的应用。 遗传算法 Java 小程序,可以看成是吃豆人的简化版!Model类和Display类里的main函数都可以运行!谢谢支持!

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Java
    优质
    本项目是一款基于遗传算法优化路径的Java版经典游戏“吃豆人”小程序。通过模拟自然选择过程,程序自动寻找最短路径,使游戏角色高效地收集所有豆子并避开敌人,生动展示了遗传算法在实际问题中的应用。 遗传算法 Java 小程序,可以看成是吃豆人的简化版!Model类和Display类里的main函数都可以运行!谢谢支持!
  • Funcode游戏
    优质
    本游戏是一款基于Funcode平台开发的经典吃豆人风格休闲益智类小游戏,玩家需操控角色收集所有豆子并避开障碍物和敌人。 基于Funcode平台开发的吃豆人小程序是C++课程设计的一部分。
  • MATLAB__MATLAB
    优质
    本教程详细介绍如何使用MATLAB进行遗传算法编程,涵盖遗传算法的基本概念、实现方法及应用案例,适合初学者快速上手。 用MATLAB实现遗传算法的教程适合于学习者使用。
  • 微信经典游戏实现
    优质
    本项目是一款基于微信小程序开发的复古经典“吃豆人”游戏。通过简洁友好的界面设计和流畅的游戏体验,让玩家重温儿时的乐趣,同时支持分数分享与好友竞赛功能。 微信小程序实现经典吃豆人游戏。
  • 工智能课实现
    优质
    本项目旨在通过编程实现经典游戏“吃豆人”的核心算法,并应用于人工智能课程的学习中,探索路径规划与机器学习技术。 在人工智能课程上实现的Pacman吃豆人算法程序中,内部涉及的算法实现由本人独立完成。这部分内容包括了DFS(深度优先搜索)、BFS(广度优先搜索)、A*算法以及常数成本搜索。
  • MATLABGA
    优质
    本简介提供了一段基于MATLAB开发的遗传算法(GA)程序代码。该工具旨在简化用户在优化问题上的应用,通过模拟自然选择和进化过程来寻找最优解或近似最优解。适合初学者学习与科研人员使用。 本程序是在MATLAB上运行的遗传算法(GA),通过初始种群、选择、复制、交叉和变异,在全局范围内进行随机搜索,最终优化出适合的最优参数。
  • VRP MATLAB
    优质
    本项目为基于遗传算法解决车辆路线问题(VRP)的MATLAB实现,旨在优化配送路径和减少运输成本。通过模拟自然选择过程高效求解复杂物流调度问题。 一个包含货车约束的完整遗传算法MATLAB程序。
  • C++版
    优质
    C++版吃豆人源程序是一份用现代编程语言C++重写的经典街机游戏代码,为程序员提供学习和探索游戏开发原理的机会。 自己打的代码,希望你喜欢。游戏中有三只小怪物,它们的运动方式各不相同。大力丸可以通过按G键开启,进入大力丸模式,请多指教!这段代码使用dev-c++ 5.5.3 编译(一般vs等编译器也能支持)。
  • Unity2D游戏《
    优质
    本游戏是一款基于Unity引擎开发的2D休闲小品《吃豆豆》,玩家需控制主角收集所有豆子,同时避开敌人的追击,挑战高分。 基于Unity的2D小游戏《吃豆豆》是一款经典的休闲游戏,在此项目中,我利用Unity引擎开发了一个简单的2D版本。玩家需要控制角色在迷宫中收集所有的豆子,并且要小心避免碰到移动中的敌人。游戏中还包括了得分系统和关卡设计等元素,以增加游戏的趣味性和挑战性。 为了实现这一目标,我在编程过程中使用了C#语言来编写脚本代码,负责处理游戏角色的行为逻辑、碰撞检测以及用户输入响应等功能。此外,在美术资源方面,则是通过导入精灵图集及背景图像等方式来进行优化和美化工作。最终完成的作品不仅能够流畅运行于PC平台之上,还具备较高的可玩性和观赏性。 总之,《吃豆豆》这款游戏项目充分展示了Unity引擎在小型休闲游戏开发领域的强大功能与灵活性,并为后续相关作品的创作提供了宝贵的经验借鉴。
  • 游戏(Pacman, JAVA)
    优质
    《吃豆人》(Pac-Man)是一款经典的JAVA版迷宫类游戏,玩家需操控主角吃豆并通过吃到特殊的能量豆来吞食追逐的幽灵。简洁的游戏界面和紧张刺激的玩法让人欲罢不能。 吃豆人(Pac-Man)游戏作为NetBeans项目提供,并使用JDK 7创建。可能会遇到与jUnit框架相关的错误,但可以轻松通过向导解决这些问题。