MIDP中尝试粒子系统

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基于J2ME的手机游戏系统的实现

基于J2ME的手机游戏系统的实现
2 .2 . Z Scene
2 系统的设计目 标及总体结构
游戏程序是一项精度要求很高的程序系 统。一个最终作品,每秒都会运行很多行 程序,绘图事件、键盘事件都会以极高的 频率在后台等待响应,若有丝毫的差别都 将容易导致程序出现严重错误。因此,其 逻辑设计应当相当严谨,需将所有可能发 生的事件及意外情况考虑在设计中。 本游戏的操作流程简单 ,用户启动
MJD e 后, 进人游戏生画面, l t 即 屏幕显示 为习 画 姑虫 面。按下 1开始1后, 就可以玩游戏
了,当想暂停时,再次按一下[ 开始] ,游 戏就暂停了,在暂停的情况下再按[ 开始] , 游戏继续运行。 任何时候按【 退出1按钮,游 戏MIDlet 都会终止。
2 . 1 算法
2 2 根据该游戏的特点将程序分为4 个类. 分别是Tetris , Scene。 Map 和Block
工 程 技 术
基于 J ZME 的手机游戏系统的实现
(1 . 武汉理工大学 计算机学院;
朱海华’ 2 卢颖颖3 2 . 南阳师范学院 计算机与信息: 随着手机的日 益普及、J a v a 功能在移动设备上的实现, a v a 应用程序产生的手机增值服务逐渐体现出其影响力,对丰富 J 人们的生活内容、 提供快捷的资讯起着不可忽视的作用。本论文着眼于J ZME 技术的应用, 开发一款可商用的手机游戏程序聂俄罗
与Scene 和Map 均可直接通信。
在B o k 中以成员 l c 变量的形式存储了7个 预定义的方块逻辑数组,颜色选配方案以及 相对坐标端点。B 10 c k 定义画出单个小方 砖,小方块,以及对某个图形方块的位置, 碰撞检测 ,移动检测 ,转动检测 ,获取坐 标值, 更新坐标值等操作。BIock 提供粒子 级别的操作方法,将底层的数组更新和画布 重绘与上层的游戏逻辑隔离开。

基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化

基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化

!第!!卷第"期质谱学报#$%&!!!'$&" !!()(*年+月,$-./0%$1234/5657066895:;.$<5;.=8$:45;=859&()(*基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化黄!奇> 任!熠> ( 陈政阁> 陈剑松* 洪!义(梁!欣* 李!梅> ! 黄正旭> ! 周!振> !!>&暨南大学质谱仪器与大气环境研究所"广东广州!">)M*(#(&广州禾信仪器股份有限公司"广东广州!">)"*)#*&广东省麦思科学仪器创新研究院"广东广州!">)?))#!&广东省大气污染在线源解析系统工程技术研究中心"广东广州!">)M*($摘要 多次反射飞行时间!7B D C I^$是一种新型的质量分析器"常用于分析短寿命离子%分离同重元素和存储离子&随着使用需求的增加"提高7B D C I^质量分析器的分辨能力越来越重要&然而"7B D C I^质量分析器电压参数的优化涉及高维度%高精细度和非线性的问题"很难用解析方法得到最优参数&本研究提出了一种基于粒子群!e8I$算法的7B D C I^质量分析器电压参数优化方法"并对粒子群算法进行改进&在8S7S I'离子光学仿真平台上对优化方法进行测试"比较了标准粒子群算法和改进粒子群算法的优化结果&结果表明"改进粒子群算法能够获得超过N>))))的极限质量分辨率"相比标准粒子群算法有更好的性能&该方法具有操作简单%优化速度快%求解效果好等优点"可为7B D C I^质量分析器的电压优化提供方法参考"从而提高7B D C I^质量分析器的开发效率&关键词 多次反射飞行时间质量分析器#粒子群算法!e8I$#电压优化#离子光学模拟中图分类号 I M"?&M*文献标志码 A文章编号 >))!D(++?!()(*$)"D)M M?D)+!"# >)&?"*N'P9Q R&()(*&))(!W"'/&90P7/#4#N&/#"%"*3K'/#7'020*'0./#"%:#40"*I'#9,/ 3&))$%&'(N0-M&)0!"%T&-/#.'0>@&-4P7/#4#N&/#"%$'9"-#/,4GT A'W F4>"B`'V4>"("2G`'Y35/X D X5>"2G`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基于电喷雾解吸电离技术的在线大气有机气溶胶超高质量分辨质谱仪项目!(>*>+))($本文通信作者任熠Copyright©博看网. All Rights Reserved.-%;.0D34X3<066.56$%-;4$/0/Z306R55/-65Z0;4/6;4;-;4$/6"6-:306G5%<3$%;P25/;.5 1$.G50\=S$/B5650.:3!W8S$"`-.$950/I.X0/4P0;4$/1$.'-:%50.B5650.:3!2`B'$ 0/ZG4X3`/5.X=A::5%5.0;$.B5650.:3I.X0/4P0;4$/!O`O$;$<506-.563$.;D%4\5Z4$/ <06656"6590.0;546$R0.0/Z6;$.54$/6&A6;35Z5<0/Z1$.-654/:.5064/X"4;46R5:$<4/X 4<9$.;0/;;$4<9.$\5;35.56$%\4/X9$[5.$17B D C I^<0660/0%=P5.6&G$[5\5.";35 $9;4<4P0;4$/$1;35\$%;0X590.0<5;5.6$17B D C I^<0660/0%=P5.646034X3D Z4<5/64$/D 0%"34X3%=.514/5Z0/Z/$/D%4/50.9.$R%5<"[34:346Z4114:-%;;$6$%\5$9;4<0%%=R=0/0%=;D 4:0%<5;3$Z&S/;3466;-Z="090.;4:%56[0.<$9;4<4P0;4$/!e8I$0%X$.4;3<D R065Z<5;3D $Z1$.$9;4<4P4/X;35\$%;0X590.0<5;5.6$17B D C I^<0660/0%=P5.6[069.$9$65Z&C35 <5;3$Z-65Z0/4<9.$\5Z90.;4:%56[0.<$9;4<4P0;4$/!S e8I$099.$0:3[4;304/5.;40 [54X3;Z5:0=6;.0;5X=&C35$9;4<4P0;4$/<5;3$Z[06;56;5Z$/;358S7S I'4$/$9;4:6 64<-%0;4$/9%0;1$.<&2$/64Z5.4/X>**26H4$/[4;3O K>c"]5#" `K N c"5#" J K 0K ><<" KK>c"<.0Z"0<066.56$%\4/X9$[5.$\5.N c>i>)"[060:345\5Z[35/ &/K)/60/Z0<066.56$%\4/X9$[5.$\5."c)i>)"[060:345\5Z[35/&/K()/6&S e8I $9;4<4P5Z;35R56;.56-%;6;$0:345\5;35(/Z$.Z5.1$:-6$1;4<5[4;3.5695:;;$5/5.X= 1$.;357B D C I^<0660/0%=P5."0/Z;35Z5\40;4$/$1;354$/f630%1D;-./;4<5$11%4X3; [06[4;34/>c*i>)J M&S/();4<565Q95.4<5/;6"S e8I4<9.$\5Z;35<0Q4<-<.56-%;6 R=**b";350\5.0X5.56-%;6R=*"b0/Z;356;0/Z0.ZZ5\40;4$/R=(+b:$<90.5Z[4;3 e8I$9;4<4P0;4$/"9.$\4Z4/X R5;;5.6$%-;4$/_-0%4;=0/Z6;0R4%4;=&S e8I f6%4/50.Z5:0= 6;.0;5X=5115:;4\5%=:$/;.$%%5Z;35.5Z-:;4$/$1;35\$%;0X5-9Z0;56;5964P50/Z[060R%5 ;$<55;;35X%$R0%650.:30/Z.514/5<5/;$1;357B D C I^<0660/0%=P5.\$%;0X590.0<5D ;5.$9;4<4P0;4$/9.$R%5<&S;30Z X$$Z:$/\5.X5/:50/Z:$/\5.X5/:56955Z&C346[$.] 9.$\4Z5Z0106;0/Z5115:;4\5<5;3$Z1$.$9;4<4P4/X;35\$%;0X590.0<5;5.6$1;35 7B D C I^<0660/0%=P5.0/Z35%95Z;$4<9.$\5;3595.1$.<0/:5$1;3460/0%=P5.&C35 .56-%;663$[5Z;30;;35S e8I460R%5;$$R;04/0%4<4;4/X<066.56$%-;4$/$1<$.5;30/ N>))))"[34:3306R5;;5.95.1$.<0/:5:$<90.5Z[4;3;35e8I&C35<5;3$Z306;35 0Z\0/;0X56$164<9%5$95.0;4$/"106;$9;4<4P0;4$/0/ZR5;;5.6$%-;4$/"[34:3:0/9.$\4Z5 0<5;3$Z.515.5/:51$.\$%;0X5$9;4<4P0;4$/$17B D C I^<0660/0%=P5.0/Z;3-64<9.$\5 ;35Z5\5%$9<5/;5114:45/:=$17B D C I^<0660/0%=P5.&0(@"-!)*<-%;49%5.51%5:;4$/;4<5D$1D1%4X3;<0660/0%=P5.#90.;4:%56[0.<$9;4<4P0;4$/ !e8I$#$9;4<4P0;4$/$1\$%;0X5#4$/$9;4:664<-%0;4$/!!飞行时间质谱!C I^D78$是一种常用的质谱分析技术(>D()"具有灵敏度高%操作简单等优点"被广泛用于生物医药(*)%环境科学(!)%食品科学(")等领域&多次反射飞行时间!7B D C I^$作为一种新型的质量分析器"通过在(组无网反射镜之间形成的非线性静电场中约束离子"延长离子的飞行距离和飞行时间(M)"以获得超高的质量分辨率!%>i>)"$"现已被亥姆霍兹重离子研究中心!W8S$(D N)%欧洲核子研究中心!2`B'$(+D>))和高能加速器研究机构!O`O$(>>D>()等机构用于测量短寿命离子质量(>*)%分离同重核素(+">!D>")以及存储离子(>M D>?)等&质量分辨率受电压参数的影响"7B D C I^质量分析器具有以下特点*>$>)多个电极#($电压敏感!变化>)J""质量分辨率下降")b$#*$电压组合规律不明显!非线性静电场$&因此"电压优化工作非常繁琐"使用人工调试或计算机均匀扫描均难以快速完成&局部优化算法可用于7B D C I^质量分析器的电压参数优化&8:3-%;P等(>N)采用梯度下降法得到了>c*i>)"的质量分辨率#g$%1等(>+)% 230-\50-等(())%V$$/等((>)采用'5%Z5.D750ZNMM质谱学报!!第!!卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.单纯形算法分别得到了N c)i>)!%*c(i>)"% >c>i>)"的质量分辨率&但以上算法仅能寻找局部最优参数"最终结果受人为设定的初始值影响&7-..0=((()借助全局优化算法"采用遗传算法D'5%Z5.D750Z单纯形混合算法"先在大参数空间下粗略搜索出优势区域"再对其进行精细优化"得到了c)i>)!的质量分辨率&但遗传算法存在参数较多%收敛较慢等问题&相比于上述算法"粒子群!e8I$算法具有搜索速度快%对初始值不敏感%全局搜索能力强%参数易调整等优点&本工作拟采用e8I算法"结合离子光学模拟"以优化7B D C I^质量分析器的电压参数#并通过测试e8I算法和改进粒子群!S e8I$算法的性能"对比(种算法的优化结果&A!实验部分A B A!离子光学模拟采用离子光学模拟软件8S7S I'D()()((*)进行离子飞行轨迹计算&模拟实验忽略了机械结构误差%电源波动%残余气体和空间电荷效应的影响"因此"与实际应用结果存在一定差异& A B A B A!模型!7B D C I^质量分析器模型使用O`O的7B D C I^质量分析器几何结构(>("(!)"由多个圆环电极共轴排列而成"总长度+"!<<"包括(个反射镜和>个漂移管"每个反射镜由N 个电极组成"网格划分精度为)c)"<<'X.4Z"示于图>&A B A B C!初始设置!离子初始状态与文献((")的设置相同&以能量O K>c"]5#"能量标准偏差`K N c"5#的>**26H为研究对象"离子数量设为")个#离子起始位置位于7B D C I^质量分析器的几何中心平面"J K0K)"位置标准偏差J K 0K><<#离子在?方向上的出射角度为)<.0Z"角度标准偏差K K>c"<.0Z#各参数均为高斯分布&A B A B F!质量分辨率计算!7B D C I^质谱仪的工作过程为*离子从离子源出发"到达7B D C I^质量分析器后被捕获"进行多次反射飞行&离子从分析器内某一点出发经(个反射镜反射后回到该点"视为飞行>圈&当飞行一定时间后"离子被引出检测器"完成检测&整个检测过程可视为(部分*>$离子从离子源.穿过/ 7B D C I^质量分析器直达检测器#($离子在7B D C I^质量分析器进行多次反射&7B D C I^质量分析器的质量分辨率((M)计算公式如下*A<W<&<B(&BWB9;Y E B)(!&/Y E&/)$!>$式中"B9;是离子从离子源.穿过/分析器直接到达检测器的飞行时间#E是飞行圈数#B)是离子在7B D C I^质量分析器内飞行>圈的时间# &/是离子从离子源.穿过/分析器直接到达检测器的时间展宽#&/)是7B D C I^质量分析器飞行>圈引起的时间展宽&当E无限大时"B9;的影响被抵消"质量分辨率趋于B)'!(&/)$"此时得到的质量分辨率称为极限分辨率A<"<0Q"其受限于7B D C I^质量分析器引起的时间展宽&本工作采用.时间焦点/固定的聚焦模式((?)"计算离子飞行半圈后回到起点所在平面的C I^标准偏差 ;$1"从而计算得出A<"<0Q&此聚焦模式将7B D C I^质量分析器的(个反射镜视为完全相同的单元"采用离子飞行半圈方式得到的极限质量分辨率评价电压参数的优劣"不仅可以节约模拟时间"还可以减少优化变量"提高优化效率&图A!>131P G中的32=:P I质量分析器模型I#9J A!32=:P I4&))&%&'(N0-4"!0'#%>131P G+ M M第"期!!黄!奇等*基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化Copyright©博看网. All Rights Reserved.A B C !粒子群算法e 8I 算法是一种基于群体协作的搜索算法((N )"按照一定的规则更新随机初始化的粒子速度和位置"在多维搜索空间中搜索出最优解"实现最优的目标适应值&在7B D C I ^质量分析器电压参数优化中"粒子的位置代表>组电压参数"目标适应值是7B D C I ^质量分析器所能实现的极限质量分辨率A <"<0Q &e8I 算法的作用是通过指导电压参数的更新"寻找使7B D C I ^质量分析器的A <"<0Q 达到最大的电压参数&假设待优化问题的搜索空间为@维"第*个粒子的位置表示为U *K !J *>"J *("+"J *N $"其所经历的最优位置表示为:*K !;*>";*("+";*N $"即:R 56;"整个群体所经历的最优位置表示为:&K !;&>";&("+";&N $"即:W R 56;&粒子*的移动速度表示为T *K !+*>"+*("+"+*N $"根据以下公式进行粒子速度和位置的更新*T /Y>*W S T /*Y '>->!:R 56;X U /*$Y '(-(!:W R 56;X U /*$!($U /Y >*W U /*Y T /Y >*!*$式中"群体中粒子个数*K>"("+"3#'>和'(为学习因子#->%-(为)!>之间的随机数#/为当前迭代次数#S 为速度权重&A B F !改进粒子群算法速度权重S 控制着粒子的上一步速度对当前速度的影响程度"较大的S 有利于增强算法的全局搜索能力"较小的S 有利于增强算法的局部搜索能力&e 8I 算法中的S 为固定值"无法同时实现较强的全局和局部搜索能力&本文采用速度权重线性衰减的改进e 8I!S e 8I $算法((+)"对S 的取值方式进行改进"根据式!!$"使S 随着迭代的进行从最大值线性减小至最小值"以兼顾全局和局部搜索能力&S W S <0Q X !S <0Q X S <4/$Z */,-'*/,-<0Q !!$式中"S <0Q 为速度权重最大值"S <4/为速度权重最小值"*/,-为当前迭代次数"*/,-<0Q 为最大迭代次数&C !结果与讨论C B A !T >P 算法不同初始参数性能测试比较e 8I 算法不同初始参数的优化结果"设定*/,-<0Q K !))"S K )c N "'>K '(K >c "&为避免偶然性"各条件下算法重复运行()次"得到统计结果&C B A B A !种群规模的影响!本实验测试了种群规模分别为*)和M )个粒子数的算法优化效果"列于表>&可以看出"不同种群规模下的优化结果相差不大"且随着种群规模增加>倍"优化时间成本也增加>倍&为降低优化时间成本"采用粒子数为*)的种群规模&表A !不同种群规模的优化结果对比:&;'0A !+"47&-#)"%"*"7/#4#N &/#"%-0)K '/)@#/,!#**0-0%/7"7K '&/#"%)#N 0)种群规模e $9-%0;4$/64P 5平均值750/\0%-5最大值70Q 4<-<\0%-5标准偏差8;0/Z 0.Z Z 5\40;4$/*)!)))))M )M ?M N >)))))M )*N ))))M >*!N ">"))))C B A B C !速度权重的影响!本实验测试了S 分别为)c N %)c "和)c (时的e 8I 算法优化效果"列于表(&可以看出"S K )c N 优化结果的平均值和最大值均优于另外(种情况"但收敛性较差"收敛成功率仅为>)b #S K )c (优化结果的平均值最小"但收敛性最好"收敛成功率达+"b &S 的测试为S e 8I 算法的参数设置提供了参考&表C !不同速度权重的优化结果对比:&;'0C !+"47&-#)"%"*"7/#4#N &/#"%-0)K '/)@#/,!#**0-0%/4速度权重S平均值750/\0%-5最大值70Q 4<-<\0%-5标准偏差8;0/Z 0.ZZ 5\40;4$/收敛成功率8-::566.0;5$1:$/\5.X5/:5'b )c N !)))))M )M ?M N >)))))>))c "**))))">))))N ))))M ))c (>!))))"N ))))>?))))+")?M 质谱学报!!第!!卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.C B C !T >P 算法与1T >P 算法性能对比将e 8I 算法与S e 8I 算法进行对比"*/,-<0Q K !))"'>K '(K >c ""优化结果列于表*&e 8I 算法的S K )c N "S e 8I 算法的S <0Q K)c N %S <4/K)c (&S e 8I 算法优化的最优A <"<0Q K N c >i >)""相比e 8I 算法的M c )i >)"提高了**b "平均优化结果提高了*"b "标准偏差降低了(+b &S e 8I 算法优化的最优电压参数7>!7N 分别为()+"c N (%+>)c +)%>+>N c >?%N M c +N %(>)c +M %J !>(N c +!%J M "M >c ++%J *>N (c M "#&可见"S e 8I算法具有更好的优化结果以及更高的稳定性&表F !T >P 算法和1T >P 算法的优化结果:&;'0F !P 7/#4#N &/#"%-0)K '/)"*T >P&'9"-#/,4&%!1T >P&'9"-#/,4算法A %X $.4;3<平均值750/\0%-5最大值70Q 4<-<\0%-5标准偏差8;0/Z 0.Z Z 5\40;4$/e 8I !)))))M )M ?M N >)))))S e 8I"!))))N )+>!)N ))))图C !1T >P 算法和T >P 算法最优结果中当代最优!4 4&6随迭代次数的变化情况I #9J C !W &-#&/#"%"*."%/047"-&-("7/#4&'!4 4&6@#/,/,0%K 4;0-"*#/0-&/#"%)#%/,0"7/#4&'-0)K '/)"*1T >P&'9"-#/,4&%!T >P&'9"-#/,4S e 8I 算法和e 8I 算法当代最优A <"<0Q 随迭代次数的变化情况示于图(&e 8I 算法能够寻找到多个局部最优解"在M )次迭代时"得到超过!i >)"的分辨率"而S e 8I 算法需要())次迭代才能得到同等结果&e 8I 算法从M )代到!))代优化中"迭代次数增加了约M 倍"适应值仅提高了")b "在优化后期"e 8I 算法出现了在最优解附近振荡的现象&S e 8I 算法在前>")代"A <"<0Q 处于较低水平">")!(()代之间"A <"<0Q 出现大幅增长"随后算法进入收敛状态"适应值趋于稳定&以上结果表明"e 8I 算法具有较强的前期搜索能力"但难以保持稳定"无法进行精细化搜索"而S e 8I 算法拥有较强的精细化搜索能力"一旦搜索到较优区域"能够很快搜索到当前区域的最优值"并且保持稳定#e 8I 算法迭代!))次仍无法收敛"而S e 8I 算法在(")代左右即完成收敛"优化效率高于e 8I 算法&e 8I 算法和S e 8I 算法优化的N 个电压更新步长随迭代次数的变化情况示于图*&e 8I 算法的迭代步长虽然在粒子群算法本身的特性下逐渐衰减"但在优化后期"电压更新步长依然处于比较宽的范围内&电压在较宽范围内的变化将造成A <"<0Q 的显著变化"这是e 8I 算法无法收敛%在最优值附近振荡的原因&而S e 8I 算法的速度权重线性衰减策略能够很好地控制电压更新步长的减小"在前期与e 8I 算法的电压更新步长范围基本相同"随着迭代次数的增加"电压更新步长降低"进而实现对优势区域的局部精细化搜索"在())!*))代之间"大多数电极电压已完成收敛"保持稳定&因此"S e 8I 算法具有较好的收敛性和较快的收敛速度"且对7B D C I ^质量分析器电压优化问题具有更好的适用性&e 8I 算法采用的速度权重是固定的"无法控制电压更新步长收缩至优化问题局部精细化搜索所需的步长范围&而S e 8I 算法改进了速度权重的取值方式"采用线性衰减的方式使速度权重随迭代次数逐渐减小"从而使电压更新步长逐渐收缩至优化问题局部精细化搜索所需的步长范围&这种改进使S e 8I 算法具备了良好的全局和局部搜索效果"能够获得更好的优化结果&C B F !1T >P 算法最优结果分析7B D C I ^质量分析器的电压影响着飞行时间相对偏差与能量相对偏差的关系"飞行时间相对偏差对能量相对偏差的容忍度越高"则质量分辨率越高&在最优电压参数下"半圈飞>?M 第"期!!黄!奇等*基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化Copyright ©博看网. All Rights Reserved.注*图中右下角数字代表电极编号图F !C 种算法优化的电压更新步长随迭代次数的变化情况I #9J F !W &-#&/#"%"*/,08"'/&90K 7!&/0)/07)#N 0@#/,/,0%K 4;0-"*#/0-&/#"%)*"-/,0/@"&'9"-#/,4)"7/#4#N &/#"%图O !离子半圈飞行时间相对偏差随能量相对偏差的变化关系I #9J O !20'&/#80!08#&/#"%"*#"%,&'*=/K -%/#40"**'#9,/&)&*K %./#"%"*-0'&/#80!08#&/#"%"*0%0-9(行时间相对偏差与能量相对偏差的关系示于图!&通过对半圈飞行时间相对偏差与能量相对偏差变化关系进行"次多项式拟合"得到*&B B )W (c >Z >)X >)X (c +Z >)X"Z &O O )Y>c ""Z >)X*!Z &O O $)(Y )c (!!Z `O $)*Y(c )!!Z &O O $)!X )c ??!Z &O O $)"!"$对&O 'O )求导后">阶和(阶项系数接近于)"可认为优化后的电势分布实现了时间关于能量的(阶聚焦&在能量分散为!>"))L ("$5#离子状态下"半圈飞行时间最大相对偏差在>c *i>)J M 以内&对能量分散更大的!>"))L ")$5#离子满足同样的(阶聚焦"半圈飞行时间最大相对偏差在>i >)J "以内&当离子能量大于初始平均能量!>"))5#$时"时间偏差随能量偏差增长较快#而离子能量小于初始平均能量!>"))5#$时"时间偏差随能量偏差增长较慢&这表明"相比能量更小的离子"优化后的静电场难以对能量更大的离子进行能量补偿&因为能量更大的离子路径更长"经历了还未优化后的静电场"表现出较差的能量补偿#而能量更小的离子经历的静电场均是经过优化的"能够较好地保证能量补偿&这表明算法只针对离子实际经历的静电场进行优化"而对路径外的静电场优化力度不足"优化结果与所使用的离子能量状态有关&上文计算A <"<0Q 的方式是离子飞行半圈"&/被忽略&为了与实际应用结合"测试了&/K ()/6时"质量分辨率与飞行圈数的关系&将7B D C I ^质量分析器的(个反射镜对称施加相同电压"根据离子每次飞行至7B D C I ^质量分析器中心平面"测量其飞行时间和飞行时间标准偏差"从而计算出当前飞行圈数下的质量分辨率"示于图"&可见"质量分辨率随飞行圈数的增加而增加"最终接近A <"<0Q &但实际应用中"离子的飞行圈数并不能任意增加"主要受限于以下几个方面*>$真空度的限制&分析器(?M 质谱学报!!第!!卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.内部的残余气体造成离子损失"进而降低信号强度#($电源稳定性的限制&长时间的飞行对电源稳定性提出了更高要求#*$空间电荷效应的影响&由于离子间存在空间电荷效应"在长时间的相互作用下"将影响离子飞行轨迹的稳定#!$检测时间短的需要&当离子飞行()<6!M ))圈$时"能够达到"i>)"的质量分辨率&7B D C I ^质量分析器的多圈飞行结果为仪器调试提供了重要参考&图Q !质量分辨率随离子飞行圈数的变化情况I #9J Q !W &-#&/#"%"*4&))-0)"'K /#"%@#/,/,0%K 4;0-"*#"%*'#9,//K -%)F !结论本研究开发了基于e 8I 算法的7B D C I ^质量分析器电压参数优化方法"并对e 8I 算法进行改进"此方法可以优化7B D C I ^质量分析器的电压参数"以获得更高的质量分辨率&基于8S 7S I '模拟"采用节省时间%减少优化变量的离子飞行半圈计算A <"<0Q 的方式&对O K>c "]5#% `KN c "5#% Q K =K><<% )K *K>c "<.0Z 的>**26H"&/K )/6时"e 8I 算法获得A <"<0Q 超过M )))))"S e 8I 算法获得A <"<0Q 为Nc >i>)"#&/K()/6时!飞行()<6%M ))圈$"S e 8I 算法获得质量分辨率为"i >)"&S e 8I 算法优化得到的最佳结果能够实现7B DC I ^质量分析器的时间关于能量的(阶聚焦"离子的半圈飞行时间偏差在>c *i>)J M以内&e 8I 算法的平均结果为!)))))"最优结果为M )M?M N "标准偏差为>)))))#S e 8I 算法的平均结果为"!))))"最优结果为N )+>!)"标准偏差为N ))))&S e 8I 算法相比于e 8I 算法优化的平均结果提高了*"b "最优结果提高了**b "标准偏差降低了(+b "具有更好的优化结果和稳定性&S e 8I 算法的速度权重线性衰减策略有效地控制了电压更新步长"能够满足7B D C I ^质量分析器电压参数优化问题全局搜索和局部搜索的要求"具有较好的收敛性和收敛速度&本研究表明"S e 8I 算法能够解决7B D C I ^质量分析器电压参数的优化问题"具有较好的适用性和稳定性"可以提高电压参数的优化效率&参考文献(>)!BA @S I 'I #A A "^S E S e e I #S "@`B B S 2Oe,&S /9-.6-4;$1.56$%-;4$/4/;4<5D $1D 1%4X 3;<066695:;.$<5;.=*0346;$.4:0%95.695:;4\5*4/9-.6-4;$1.56$%-;4$/4/;$1<066695:;.$<5;.=(,)&7066895:;.$<5;.=B 5\45[6"()>M "*"!M $*?*N D ?"?&(()!a I `8E T&C 4<5D $1D 1%4X 3;<066695:;.$<5;.=*4/;.$Z -:;4$/;$;35R 064:6*;4<5D $1D 1%4X 3;<066695:;.$<5;.=(,)&7066895:;.$<5;.=B 5\45[6"()>?"*M !>$*N M D >)+&(*)!黄建鹏"贺玖明"朱辉"李铁钢"黄正旭"莫婷"李梅&国产高分辨飞行时间质谱仪在药物分子结构鉴定中的应用(,)&质谱学报"()>M "*?!"$*!*>D !*+&GT A 'W,40/95/X "G `,4-<4/X "Y GT G -4"E S C 45X 0/X "GT A 'WY 35/X Q -"7IC 4/X "E S754&A /0%=646$1930.<0:5-;4:0%<$%5:-%561$.6;.-:D ;-.54Z 5/;414:0;4$/R =Z $<56;4:34X 3.56$%-;4$/;4<5D $1D 1%4X 3;<066695:;.$<5;5.(,)&,$-./0%$1234/5657066895:;.$<5;.=8$:45;="()>M "*?!"$*!*>D !*+!4/234/565$&(!)!解迎双"张欢"王娟"王波&实时直接分析D 串联质谱法快速测定环境水体中涕灭威及其代谢物(,)&质谱学报"()(("!*!>$*++D >)N &U S `V 4/X 63-0/X "Y GA 'W G -0/"gA 'W,-0/"gA 'W a $&B 094ZZ 5;5.<4/0;4$/$10%Z 4:0.R0/Z 4;6<5;0R $%4;564/[0;5.5/\4.$/<5/;R =.50%D ;4<5Z 4.5:;0/0%=646D ;0/Z 5<<066695:;.$<5;.=(,)&,$-./0%$1234/5657066895:;.$<5;.=8$:45;="()(("!*!>$*++D >)N !4/234/565$&(")!林黛琴"万承波"邱萍"刘花梅&液相色谱D 串联质谱法快速测定食品中!种黄色工业染料(,)&质谱学报"()>*"*!!*$*>?)D >?N &E S '@04_4/"gA '235/X R $"F S T e 4/X "E S TG -0<54&B 094ZZ 5;5.<4/0;4$/$11$-.34X3=5%%$[*?M 第"期!!黄!奇等*基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化Copyright ©博看网. All Rights Reserved.Z=564/1$$Z6R=G e E2D78'78(,)&,$-./0%$1234/5657066895:;.$<5;.=8$:45;="()>*"*!!*$*>?)D>?N!4/234/565$&(M)!gI E E'S O G"2A8A B`8A&A/5/5.X=D46$:3D .$/$-6<-%;4D9066;4<5D$1D1%4X3;<066695:;.$<5D ;5.:$/646;4/X$1;[$:$0Q40%5%5:;.$6;0;4:<4..$.6(,)&S/;5./0;4$/0%,$-./0%$17066895:;.$<5;.="())*"((?!($*(>?D(((&()!e E A y g B"@S2O`E C"82G`S@`'a`B W`B 2&7-%;49%5D.51%5:;4$/;4<5D$1D1%4X3;<066695:D ;.$<5;.=(,)&S/;5./0;4$/0%,$-./0%$17066895:D ;.$<5;.="()>*!*!+'*")$*>*!D>!!&(N)!@S2O`E C"e E A y g B"a`2O`B A"2Y I O T"W`S88`E G"GA`C C'`B`",`82G2"O S'8`E g"e`C B S2O7"82G`S@`'a`B W D`B2"8S7I'A"V A#I B7S&A34X3D95.D 1$.<0/:5<-%;49%5D.51%5:;4$/;4<5D$1D1%4X3;<066695:;.$<5;5.0/Z46$R0.6590.0;$.1$.;35.5650.:3[4;35Q$;4:/-:%54(,)&'-:%50.S/6;.-D<5/;60/Z75;3$Z64/e3=64:6B5650.:385:;4$/A*A::5%5.0;$.6"895:;.$<5;5.6"@5;5:;$.60/ZA66$:40;5Z`_-49<5/;"()>""???*>?(D>N N& (+)!gI E^B'"g S`'G I E C Y^"A C A'A8I#@"a`2O@"a E A T7O"a I B W7A''2G"G`B^T B C G^"O IgA E8O A7"O B`S78"E S C#S'I#V A"E T''`V@"7A'`A#"'`S@G`B B@"B I8`'a T82G7"82Gg D`S O G A B@E"8C A',A,"Y T a`B O&S8I E DC B A e36<-%;4D.51%5:;4$/;4<5D$1D1%4X3;<0666590D.0;$.'695:;.$<5;5.(,)&S/;5./0;4$/0%,$-./0%$17066895:;.$<5;.="()>*!*!+'*")$*>(*D>**& (>))g S`'G I E C Y^"a`2O@"a E A T7O"a I B W D 7A''2G"a B`S C`'^`E@C7"2A O S B E SBa"W`I B W`8"G`B^T B C G^"G I E C,@"O IgA E8O A7"O B`S78"E T''`V@"7A'`A#"7`'v'@`Y,"'`S@G`B B@"B I8`'a T82G7"82Gg`S O GA B@E"82G Dg`'O A"8S7I'S8,"8C A',A,"gI E^B'"Y T a`BO&706656$15Q$;4::0%:4-<46$;$95694/Z$[//-:%50.1$.:56(,)&'0;-.5"()>*"!+N!!"!$**!M D*!+&(>>)S C I V"82GT B V e"gA@A7"'A S7S8"8I'I@A C"7S C A G"A B A S^"C A O A7S'`A"I O A@A O"I Y AgA A"gI E E'S O G& 84/X%5D.515.5/:534X3D9.5:464$/<066<506-.5D<5/;[4;30<-%;4.51%5:;4$/;4<5D$1D1%4X3;<066695:;.$X.093(,)&e3=64:0%B5\45[2"()>*"N N!>$*)>>*)M&(>()82GT B V e"gA@A7"S C I V"A B A S^"'A S7S8"8I'I@A C"gI E E'S O G"8G2G`e T'I##A"87I B B A2"V T A'2&A34X3D.56$%-;4$/<-%;4D.51%5:;4$/;4<5D$1D1%4X3;<066695:;.$X.0931$.9.5:464$/<066<506-.5D<5/;60;B S O`''8E IgB S(,)&'-:%50.S/6;.-D<5/;60/Z75;3$Z64/e3=64:6B5650.:385:;4$/a*a50<S/;5.0:;4$/6[4;370;5.40%60/ZA;$<6"()>!"**"**+D"*&(>*)O T E S O I#S"A E W I B A A"A C A'A8I#@"A82G`Be"a E A T7O"2A O S B E SBa"G`B DE`B C A"GT A'W g,"O A B C G`S',"E S C#S'I#V A"E T''`V@"7A'`A#"7I T W`I C7"82Gg`S O GA B@E"g`E O D`B A"g S`'G I E C Y^&706656$163$.;D%4\5Z!+8:"")8:"?)A6"?*a.0/Z6;0R%5>+M G X/-:%4Z56(,)&'-:%50.e3=64:6A"()()">))(*>(>++)& (>!)e S`2GA2Y`O A"8G2G`e T'I##"2A B C D `B G O"a A C2G`E@`B,2"Y W A',A B`^"E S@@S2O8'"gI E E'S O G"GT V"W B S^D^S C G aI&@5\5%$9<5/;$1034X3.56$%-;4$/46$DR0.6590.0;$.1$.6;-Z=$15Q$;4:Z5:0=6(,)&'-D:%50.S/6;.-<5/;60/Z75;3$Z64/e3=64:6B5D650.:385:;4$/a*a50<S/;5.0:;4$/6[4;370;5.4D0%60/ZA;$<6"())N"(M M!>+'()$*!">)D!">!& (>")e E A y g B"@S2O`E C"2Y I O T"W`S88`E G"e`C B S2O7"B`S'G`S7`B O"82G`S D@`'a`B W`B2"V A#I B7S&S6$R0.6590.0D ;4$/R=;4<5D$1D1%4X3;<066695:;.$<5;.=1$.%$[D5/5.X=.0Z4$0:;4\54$/R50<10:4%4;456(,)&'-:%50.S/6;.-<5/;60/Z75;3$Z64/e3=64:6B5650.:385:;4$/a*a50<S/;5.0:;4$/6[4;370;5.40%60/ZA;$<6"())N"(M M!>+'()$*!"M)D!"M!&(>M)a`''`B g G&A X0;5Z5%5:;.$6;0;4:4$/;.09;$ .595;4;4$-6%=<506-.5;35:30.X50/Z<'?$1%0.X55%5:;.$69.0=4$/6(,)&A/0%=;4:0%235<46;.=">++?"M+!()$*!>M(D!>M N&(>?)@A GA'7"^S8G7A'B"G`a`B I"B A e De A e I B C7"A E C8C`S''"Y A,^7A'@"\0/Z5.Y A'@`g,&A/5[;=95$15%5:;.$6;0;4: 4$/;.091$.6;$.0X5$1106;4$/R50<6(,)&B5\45[$18:45/;414:S/6;.-<5/;6">++N"M+!>$*?M D N*& (>N)82GT E C Ya`"O`E E V,7"'S2I E I^^2"E I'W,"B V A'8"a B I@`T B7&2$/6;.-:D;4$/0/Z64<-%0;4$/$10<-%;4D.51%5:;4$/;4<5D$1D1%4X3;<066695:;.$<5;5.0;;35-/4\5.64;=$1!?M质谱学报!!第!!卷Copyright©博看网. 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failed to converge in nonlinear analysis

failed to converge in nonlinear analysis

failed to converge in nonlinear analysis“Failed to converge in nonlinear analysis”是一个工程或科学计算中常见的错误消息,特别是在进行有限元分析(FEA)或其他数值模拟时。

这个消息表示非线性求解过程没有收敛到一个解。

简单来说,计算机在尝试解决一个复杂的数学问题时无法达到一个确定的答案。

非线性分析是用来模拟材料或系统在不遵循简单比例关系(即非线性关系)的情况下的行为。

在结构工程、流体力学、热传导等多个领域都有广泛应用。

当分析“不收敛”时,意味着在指定的迭代次数或时间内,计算结果没有稳定下来,或者说没有找到一个满足所有方程和边界条件的解。

这可能是由于多种原因造成的,比如模型设置不正确、材料属性定义不准确、网格划分不合适、初始条件或边界条件设置错误等。

解决这个问题通常需要检查和调整模型的各种参数和设置,包括但不限于:1. 牛顿-辛普森方法:这是用于求解非线性问题的一种迭代方法。

如果这个方法不收敛,可能需要调整其参数,比如松弛因子或迭代次数。

2. 刚度急剧减少:在迭代过程中,如果系统的刚度(抵抗变形的能力)急剧减少,可能会导致求解不稳定。

这可能需要重新评估材料属性或检查模型中的接触和约束条件。

3. 网格过度扭曲:如果计算网格由于大变形而过度扭曲,可能会导致求解不准确或不收敛。

这可能需要改进网格划分、使用更复杂的网格类型(如自适应网格)或减少模拟中的最大允许变形。

4. 其他数值参数:非线性分析有许多可调整的参数,比如收敛准则(判断解是否足够接近真实解的标准)、载荷增量大小、时间步长等。

这些都需要根据具体问题来调整。

总的来说,“Failed to converge in nonlinear analysis”是一个提示你需要仔细检查模型设置和数值参数的错误消息。

解决这个问题通常需要一定的专业知识和经验,可能需要多次尝试和调整。

fdps项目原理

fdps项目原理

fdps项目原理1. FDPS项目的背景和概述FDPS(Fast, scalable and distributed particle simulator)是一种高性能的分子模拟软件,旨在对分子体系进行模拟和分析,并在大规模分子模拟和分析领域发挥其强大的能力。

FDPS是由日本理化学研究所开发的,它具有高效、可扩展、可分布式的特点,并且已经被应用于多种领域的大规模分子模拟和分析中。

2. FDPS项目的原理FDPS项目的原理基于颗粒法,即以原子为粒子来模拟。

将原子看做一个个离散的粒子,且每个粒子受到物理力的作用,就可以通过计算每个粒子上的受力和其位置的运动规律,来模拟物质的自然运动。

FDPS采用了基于域分解的加速策略。

将物理空间划分为若干个相邻的正方形或立方体,称为域,每个域里面包含着若干个粒子。

每个处理器负责处理一个或多个域,进行粒子的计算和通信,从而实现整个系统的快速计算。

3. FDPS项目的优势(1)FDPS采用了高度可扩展的并行计算模型,能够轻松地加速大规模分子模拟的计算。

(2)FDPS使用了基于域分解的加速策略,使得模拟效率得到了极大提高。

(3)FDPS支持多种不同的粒子模拟算法和分析方法,如动力学模拟、蒙特卡洛模拟、分子动力学模拟等。

(4)FDPS的源代码开放,用户可以根据自己的需要来定制化使用,并可快速的改变算法,加速处理。

4. FDPS项目的应用领域FDPS的应用领域非常广泛,主要包括以下几个方面:(1)分子动力学模拟(2)粒子仿真(3)计算流体力学(4)天体物理学(5)生物物理学(6)材料科学总之,FDPS项目作为一种高效、可扩展、可分布式的分子模拟软件,正逐渐成为大规模分子模拟领域的主流工具之一,并在多个科学领域中的应用获得了广泛的成功和持续的发展。

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案【篇一:《信息论与编码》课后习题答案】式、含义和效用三个方面的因素。

2、 1948年,美国数学家香农发表了题为“通信的数学理论”的长篇论文,从而创立了信息论。

3、按照信息的性质,可以把信息分成语法信息、语义信息和语用信息。

4、按照信息的地位,可以把信息分成客观信息和主观信息。

5、人们研究信息论的目的是为了高效、可靠、安全地交换和利用各种各样的信息。

6、信息的是建立信息论的基础。

7、8、是香农信息论最基本最重要的概念。

9、事物的不确定度是用时间统计发生概率的对数来描述的。

10、单符号离散信源一般用随机变量描述,而多符号离散信源一般用随机矢量描述。

11、一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量称为自信息量,定义为其发生概率对数的负值。

12、自信息量的单位一般有比特、奈特和哈特。

13、必然事件的自信息是。

14、不可能事件的自信息量是15、两个相互独立的随机变量的联合自信息量等于两个自信息量之和。

16、数据处理定理:当消息经过多级处理后,随着处理器数目的增多,输入消息与输出消息之间的平均互信息量趋于变小。

17、离散平稳无记忆信源x的n次扩展信源的熵等于离散信源x的熵的。

limh(xn/x1x2?xn?1)h?n???18、离散平稳有记忆信源的极限熵,。

19、对于n元m阶马尔可夫信源,其状态空间共有m个不同的状态。

20、一维连续随即变量x在[a,b] 。

1log22?ep21、平均功率为p的高斯分布的连续信源,其信源熵,hc(x)=2。

22、对于限峰值功率的n维连续信源,当概率密度均匀分布时连续信源熵具有最大值。

23、对于限平均功率的一维连续信源,当概率密度24、对于均值为0,平均功率受限的连续信源,信源的冗余度决定于平均功率的限定值p和信源的熵功率p25、若一离散无记忆信源的信源熵h(x)等于2.5,对信源进行等长的无失真二进制编码,则编码长度至少为。

2728、同时掷两个正常的骰子,各面呈现的概率都为1/6,则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 ?mn?ki?11?mp(x)?em29、若一维随即变量x的取值区间是[0,∞],其概率密度函数为,其中:x?0,m是x的数学2期望,则x的信源熵c。

粒子系统技术在MIDP中的应用

粒子系统技术在MIDP中的应用

维普资讯
第 3期
李丹等 : 粒子 系统技术在 MI DP中的应用
t e l t d e u p n i e h d e . I r e o r s le t e c n r d ci n.t e a t l e c i e e e a h i e q i me tl a s t n o d r t e ov h o t it mi k n a o h r ce d s r d s v r l i b
手机游戏质量等各个方面 的要求也不断 的提高, 要 引人人胜的情节 , 逼真生动 的视听效果 , 要简单易学
的操作体系等等 , 中逼真生动的视觉效果是最能 其
提供给玩家直接震撼 的因素 , 故而各个游戏开发商 都在 提 高视 觉效 果上 大做 文 章 。 按 照 基本 的方 法 , 彩 的 图片 特效 会 用 到 大量 精
( nm t nS ho,o mu i tnU ie i f hn , e ig10 2 C i ) A i ai colC m nc i nvrt o ia B in 00 4, hn o ao sy C j a
Ab t ac W ih t e de nd ft te ii n e e ti a d e a s,we s o l s l n y o cur s s r t: t h ma so bat rv so f c n h he n s tg me h u d u e p e t fpit e t k he s c al f cs s c i e fr o ma e t pe ily e e t u h lk e,e p o ig。Butig i o sb e t e p e t ft e p cur si i x l dn t mp si l o us ln y o i t e n h

混合粒子群算法

混合粒子群算法

混合粒子群算法
混合粒子群算法(Mixed Particle Swarm Optimization,MPSO)是一种基于粒子群优化算法和遗传算法的混合模型。

它采用了粒子群优化算法中的速度和位置更新策略,并结合遗传算法的交叉和变异操作来提高算法的搜索能力和收敛速度。

MPSO算法的基本步骤包括:
1. 初始化算法参数,包括粒子群大小、遗传算法参数等;
2. 随机生成初始粒子群,并初始化粒子的位置和速度;
3. 根据粒子的位置和适应度函数计算粒子的适应度值;
4. 根据适应度值更新全局最优解和个体最优解;
5. 根据全局最优解和个体最优解,更新粒子的速度和位置;
6. 针对当前粒子群的一部分个体,采用遗传算法的交叉和变异操作进行优化;
7. 判断停止条件是否满足,若满足则输出当前最优解,否则返回步骤3。

MPSO算法相较于传统粒子群算法具有更强的全局搜索能力和局部搜索能力,适用于复杂多峰函数的优化问题。

游戏的基本结构

游戏的基本结构

游戏的根本构造游戏是什么呢?在游戏中,往往是显示各种各样的画面,玩家可以做一些设定好的控制,画面根据玩家的控制有所变化。

从这儿可以看出,游戏至少需要三个功能-显示画面,承受玩家输入和对输入产生反应。

这就是常说的渲染,输入输出和逻辑三个模块。

将这三个模块组合在一起有很多方法。

比方事件驱动-画面保持不变直到承受到输入事件,程序进展逻辑运算然后改变画面。

而游戏往往不是这样,游戏是时间驱动的。

也就是说无论有没有输入,游戏都在不停的循环-检查是否有输入,运行逻辑,渲染画面。

这里我多说一句,其实什么样的构造并不能区别一个程序是不是游戏,其实只要可以互动娱乐的程序就可以称为游戏,也不一定要用时间驱动,但采用时间驱动是专业游戏的普遍做法,也是很容易承受的方法-因为从一定程度上讲,游戏很像电影,随着时间流逝画面在改变。

既然是时间驱动,游戏中就会有帧的概念。

所谓帧就是某个时刻显示在屏幕上的画面。

从整体上看,游戏就是一系列的帧不断播放着,像动画片一样,不过玩家可以通过交互改变播放的内容。

而我们开发游戏的主要任务就是安排每一帧的内容。

在每一次游戏循环中,我们需要搜集玩家的输入、运行逻辑以更新游戏的数据、根据更新后的数据安排下一帧显示的内容。

所以一个最简单的游戏构造就是:J2ME游戏来说,这个构造更加有代表性。

下面我们将分别讲述专业手机游戏如何实现这个构造中的各个内容。

游戏循环的实现我们需要一个进入后就一直循环下去直到游戏完毕的构造。

线程正好可以实现。

最通常的做法是让Canvas实现Runnable接口。

于是我们就可以实现run方法。

下面是一个run 方法简化版:public void run(){exitMidlet = false ;long startTime = 0 ;long timeCount = 0 ;gameInit() ;int curKey = 0 ;while (!exitMidlet) {startTime = System.currentTimeMillis(); //acquire keyacquireKey() ;//call game loopgameLoop() ;//repaint the screenrepaint();serviceRepaints();frameCount++ ;//lock fpstimeCount = MIN_DELAY - (System.currentTimeMillis() - startTime); timeCount = (timeCount<1)?1:timeCount ;try {Thread.sleep(timeCount);} catch (InterruptedException ex) {}}endMidlet() ;}看到我们的while循环了吗?除非在程序逻辑中设定exitMidlet为true-那是当玩家选择了退出游戏,我们的游戏将一直运行下去。

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MIDP中尝试粒子系统副标题:作者:favoyang 文章来源:本站原创点击数:619 更新时间:2005-10-16粒子系统在图形学上的应用十分广泛。

最常见的,是通过控制大量的、具有相似行为的点元素,来描绘自然现象。

例如下雨、下雪、火焰、水、雾等等。

在家用控制台或PC上的2D、3D游戏中,粒子特效代替了更为传统的精灵绘图,并取得了更灵活多变的视觉效果。

但在手机设备上,因为机能和API的诸多限制,对于这一技术的应用并不常见。

本文试图尝试一下如何在这些设备上实现简单的例子系统。

这仅仅是一次试验,并不能保证一定能用于你的实际开发。

粒子系统简介粒子系统,即粒子群系统。

在自然界中,微粒以各种各样的方式聚集在一起形成,拥有了自身的属性和运动规律,构成了复杂的世界。

对这种微粒的研究过于宽泛,我们仅仅关注微粒系统在图形学上应用的一小部分应用。

一个常见的微粒系统由两部分组成:微粒群和微粒管理器。

微粒包括了一系列的属性:速度、颜色、贴图等和一系列的行为。

微粒管理器则负责创建微粒群,调用微粒群的行为、以及将微粒群表现出来(显示)。

例子系统常见的应用有:描述群体(一个子弹群)、描述自然现象(下雨、下雪、火焰、水、雾)。

此文关注的是后者。

实现粒子系统的成本实现通用粒子系统的前提:1,要有足够的内存空间保存粒子系统本身2,可以对屏幕上的点进行控制对于第1条,我的建议是,不要为每一个粒子系统建立类对象,仅仅保存一个多维数组用作描述状态信息。

行为可以抽象到粒子管理器去处理。

尽管这样,当粒子数目很多时其消耗也是非常惊人的。

对于第2条,MIDP2.0提供了对屏幕上的点进行访问的能力。

这一能力是通过Graphics的void drawRGB(int[] rgbData, int offset, int scanlength, int x, int y, int width, int height, boolean process Alpha)Renders a series of device-independent RGB+transparency values in a specified region.方法实现的。

此方法不是直接取得对缓冲区的操作能力,而是通过对一个rgbData进行各种操作,然后将它绘画出来,从而实现点的控制。

换句话说,对屏幕的点的控制,转换为了对数组的控制。

不开放对缓冲区的直接操作,优点是:不去限制硬件厂商的实现;缺点是:一旦要对整个屏幕进行像素操作,就不得不开辟一个足够大的数组,则对普通的手机来说显得负担承重。

以sek700为例,176*221=38896像素,每个像素一个int(占2Byte),则总共需要77792B约76KB的连续空间。

正如后面看到的,大量的例子算法需要使用到Blur技术用于提高画面效果。

此技术需要上次的屏幕的点信息,因此需要两个76KB的连续空间。

这还不算粒子群本身需要的空间。

如果仅仅作为屏幕特效,就吃掉两个76KB的连续空间似乎有些得不偿失。

另外,标准没有对数组进行操作的绘图指令,因此如何对数组进行简单的画圆、输出字符等操作都很棘手。

所以可以预见,因为标准API的限制,我们仅能有限的利用粒子系统。

试验一:模拟瀑布基本思路:将粒子群的出生地定于一点,随机产生一个小范围的水平速度。

让粒子按照自然规律自由落体。

在接触地的时候发生碰撞,产生很小的向上动力(能量衰减)。

以下是代码,其中blur是一种简单的模糊算法,它可以上画面更见好看,这里使用的是算法是取一个点为其周围四个点的平均值。

这个例子使用了调色板技术实现了瀑布由白向蓝再向黑的过渡(查表法)。

通过这个例子,你可了解到例子系统的基本实现、简单的物理模型模拟和调色板的使用技巧。

在模拟器上运行很慢,但在Nokia3310上有13fps。

public class Waterfall {public static final int X = 0;public static final int Y = 1;public static final int VX = 2;public static final int VY = 3;public static final int XACC = 4;public static final int YACC = 5;public static final int LIFE = 6;public static final int DECAY = 7;int[][] particle;private int max;private int last;public Palette pal;/** [...][X] :x-coordinates, [...][Y] :y-coordinates, [...][VX] :x-velocity, * [...][VY] :y-velocity, [...][XACC] :x-acceleration,* [...][YACC]:y-acceleration, [...][LIFE] :life cycle, [...][DECAY] :decay *//****/public Waterfall(int max) {this.max = max;particle = new int[max][8];pal = new Palette();initPal();}private void initPal() {//初始化调色板for (int i = 0; i < pal.data.length; i++) {//black-->blue-->white pal.setColor(i, i >= 128 ? (i - 128) * 2 : 0, i, i * 2 >= 255 ? 255 : i * 2);}// for(int i=0;i<64;i++)// pal.setColor(i,i,i/3,0);// for(int i=64;i<192;i++)// pal.setColor(i,63,21+(i-64)/3,0);// for(int i=192;i<256;i++)// pal.setColor(i,63,63,(i-192)*4);}public void init(int x, int y, int high) {//初始化for (int i = 0; i < max; i++) {particle[i][LIFE] = 0;//kill all particle first}refreshState(x, y);last = (y + high) << 10;}public void refreshState(int x, int y) {//更新int xx = x << 10;int yy = y << 10;for (int i = 0; i < max; i++) {if (particle[i][LIFE] <= 0) {particle[i][X] = xx;particle[i][Y] = yy;particle[i][VX] = CoreUtilities.rand(500, 500);particle[i][VY] = CoreUtilities.rand(500, 1500);particle[i][XACC] = 0;particle[i][YACC] = 50;particle[i][LIFE] = 1000;particle[i][DECAY] = CoreUtilities.rand(0, 125);}}}public void move() {//移动for (int i = 0; i < max; i++) {if (particle[i][LIFE] > 0) {particle[i][X] += particle[i][VX];particle[i][Y] += particle[i][VY];// particle[i][VX]+=particle[i][XACC];//not need this time particle[i][VY] += particle[i][YACC];particle[i][LIFE] -= particle[i][DECAY];}if (particle[i][Y] > last) {// System.out.println("before: "+particle[i][VY]);// particle[i][VY] = -particle[i][VY];// particle[i][DECAY]+=50;particle[i][LIFE] -= 500;//模拟能量衰减// particle[i][VY] += 3500;//manual speed-downparticle[i][VY] = CoreUtilities.rand(-1000,400);//模拟能量衰减// System.out.println("after "+particle[i][VY]);// particle[i][VX] ;// particle[i][LIFE] = 0;// System.out.println("particle[i][LIFE]: "+particle[i][LIFE]); }}public void paint(byte[] buffer, int scanlength) {//绘画int i = 0;int col = 0, row = 0;int lastrow = buffer.length / scanlength - 1;int lastcol = scanlength - 1;try {for (i = 0; i < max; i++) {col = particle[i][X] >> 10;row = particle[i][Y] >> 10;if(row > lastrow||row<0||col<0||col>lastcol)continue;buffer[scanlength * (row > lastrow ? lastrow : row)+ (col > lastcol ? lastcol : col)] = 127;}} catch (Exception e) {System.out.println(e);System.out.println("particle[i][X] : " + particle[i][X]);System.out.println("particle[i][Y] : " + particle[i][Y]);System.out.println("particle[i][X]>>10 : " + (particle[i][X] >>10));System.out.println("particle[i][Y]>>10 : " + (particle[i][Y] >>10));System.out.println("scanlength * (row > lastrow ? lastrow : row)+ (col > la stcol ? lastcol : col) :"+ (scanlength * (row > lastrow ? lastrow : row)+ (col > lastcol ? lastcol : col)));}public void blur(byte[] inBuffer, byte[] outBuffer, int scanlength) {//模糊算法int k = scanlength;int backheight = inBuffer.length / scanlength;for (int i = 1; i < backheight - 1; i++) {for (int j = 0; j < scanlength; j++) {outBuffer[k] = (byte) ((inBuffer[k - 1] + inBuffer[k + 1]+ inBuffer[k - scanlength] + inBuffer[k + scanlength]) >> 2);// if (outBuffer[k] > -126)// outBuffer[k] -= 2;// else// outBuffer[k] = -128;k++;}}// for (k = 0; k < scanlength; k++) {// outBuffer[k] = inBuffer[k];// }// for (k = (backheight - 1) * scanlength; k < inBuffer.length; k++) {// outBuffer[k] = inBuffer[k];// }}public String toString() {//调试信息StringBuffer sb = new StringBuffer();for (int i = 0; i < max; i++) {sb.append(particle[i][X] + " " + particle[i][Y] + " "+ particle[i][VX] + " " + particle[i][VY] + " "+ particle[i][XACC] + " " + particle[i][YACC] + " "+ particle[i][LIFE] + " " + particle[i][DECAY] + "\n");}return sb.toString();}}试验二:模拟定点火有了上面的基础,我们这次就驾轻就熟了。

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