snk算法

A. QQ2D桌球技术：数格子和定位球的翻袋。帮忙讲解。

一.关于数格的简单方法
象素:就是鼠标能够移动的最小距离
数格:鼠标每次移动一个点称为1格
瞄准方法:母球与目标球平行相切后开始推动鼠标或者用键盘控制.
推动鼠标方位是上下左右(进退) 小键盘控制4、 、6、8(上下左右)
1、3、7、9(45度的斜角度）

二.鼠标键的设置方法
第一步：点击"我的电脑" ，再点击" 控制面板"
第二步：点击"辅助选项" ，再点击 " 鼠标" 这时候大家能看到有个
使用"鼠标键盘(M)" 选择使用"鼠标键"。然后调节鼠标设置， 把所
有的关于鼠标设置的速度调到最低(最慢)点击确定 。大家要特别注意，
在确定之前，点"常规"，里面有个显示空闲多少时间就取消"辅助特性"，
建议大家如果玩球时间长可以把时间尽量延常，以免空闲一会没打球后，设置失效。
按以上步骤设置好以后，就可以使用微调了。键盘右边的 数字键就是使用
微调的工具， 4是左 6是右 8是上 是下 7是左上 9是右上 1是左下 3是右下 5是点击左键 加号是点击右键。

三.现实台球和网络台球的区别
电脑的分辨率至少在今后的一个时期内不会有大的提升，所以，格子现象无法回避。
如果将来电脑的分辨率有很大的提高，比如，从现在的10 4X768提高到 的3次方倍，
即是现在的8倍，那时候的网络台球的准星就几乎是"无级"移动，与真实台球没有多大区别了。
击球时只需考虑"三点一线"和"击球厚薄"以及"如何加杆走位"就可以了。
一格，就是你的鼠标(准星)一次移动的"最小"距离。联众SNK的台面上下一共是370格，
左右740格。换句话说，你的鼠标(准星)在台面的上下只能"落在"这370个"点"上，点与点的中间，鼠标是放不下的。
联众SNK的球直径为16个象素，即：16格的长度。 由于网络台球的鼠标的移动不是无级的
，有格子限制，当母球与目标球以及袋口三者之间呈特殊夹角时，无法实现P点(真实台球"
三点一线"的击球"入袋点")的微调，目标球无法打入袋内，造成"死球"。

四.数格子的争议
我们打球的目的就是进球，有些人讨厌格子打法，一是他自己不会，二是他惧怕格子的准度。
瞄准时的进退其实就是数格子。现实台球就是相切瞄准，你能有进退吗？有些人再打球中无形在数格子，
而自己不知道格子是什么而厌恶排斥攻击数格子的人，我认为这也是一种BT。
纯粹的不数格子就是每次击球母球和目标球均保持相切（这就是现实台球），
只要你母球和目标球有缝隙和重合，就是数格子的体现，只是自己不知道罢了！
目前个人有个人的观点,会"数格子"的人嘛~认为数的好.
不会数的人嘛~~认为"球感"来的好 。 那么我想请问一下认为"球感"好的支持着们,
如果当你们会数了,是不是还是保持这个观点呢?
我可以给你们肯定的回答,你们会立即否决"球感",赞同"数格",这是我亲身经历过地,毕竟这是网络台球嘛！
要会"数格"必须先从"球感"做起,没有一下子就会数的,必须要有这个过程.....通常会
"数格"的人对"球感"掌握那一定是很好的，要不数格子也没用。要会"数格"必须对"球感"掌握非常好,为什么那样说呢?
因为我们并不是一开始就会数的,都是通过成千上万甚至几十万个用"球感"瞄准的球归纳出
来地~因为打的多了,脑子里就有个潜在的印象.....自然而然就记住了下球的点,与边距离,
与洞口距离,,,,,会"数格"的人一定会背点,,,相信吗?/ 不信的话你们找个"数格"高手,
随便找一个球,让他说出下球的点....这很容易做到。最少你也要背会3格以内的长距离球的格子。
等你记熟了每个球的距离,基础瞄准象素,只要稍懂点数学知识的人都能知道应该怎么切球了.....
不是大话~~~~~每个人都能做到
大家记住;"数格"是对"球感"的一种升华境界........个人经典名言
"球感"经常会时有时无,没了"球感"你就 了...................
数格子的精髓是微调，可惜我的微调不过关，这也是长距离球准度不高的原因之一

长距离球指的是远离袋口过半台或者更远的球.由于离进袋口较远,目测已经不能保证大几率的进球,近来同门问我这个问题的比较多,其实我长距离球有时能连续进几个,但我内心也惧怕这些球,因此走位尽量避免长远距离球.~开局阶段还是要不可避免的要打长距离球...下面就我个人打法经验,总结如下,不对和不完全之处,请同门多多纠正补充:
一.长距离球尽量数格子,以保证其准确性.
二.目测和格子同时进行,增加进球率.
三.长距离球格子的算法:
1.根据定位球推算打左上底袋为例)
首先把定位球2,3,4镜像到球台右半边,这样我们就得到长距离球3~~7格的进球线路和格子数 ：绿球3+1 黑球4+1 粉球5+1 黄球6+1 蓝球7+2
注意:定位的点要延伸为线
依据以上格子对定位球进行推算,推算出格子后进行适度的进退(微调).
举例::任意球在3格到4格中间,就有两种打法::3+n和4_n(n是进退的格子).这两种方法都能保证进球.
2.距离岸边位置推算：
3-7格的球解决了,下边说1-2格的球,
记住::斯诺克台球的直径是16象素
我也做了试验:球台长岸边称边线,短岸边称断线)
在左断线紧贴边线的红球用一格打出,当球移动到右端线时,红球分离边线大约是两个球的距离..这就是说:::在右边端线离岸边两个球位的红球我们用一格可以让球入左上底袋!!你明白了没？
如果你明白了,很好,我的目的就达到了,然后依次类推计算出一格的球在1/2台,,1/3,1/4台距岸边的距离,要求目测的要准,目测不准的话,,,,,嘿嘿,,,,,,
经常练习,再加以记忆,岸边3格以内的球相信你能背会,逐已达到看球的位置就知道格子,你的长距离球已步入硬木阶段了!~~

一:超杆(也有人说是低杆弧度球.叫法有很多...)方法:1:中心点(也叫蓝点),一定要在下方的中间线上(记住,要在中间的线上,要不然打出的球会偏位)2:加度(42-55度之间)
<附加:用超杆的时候.要看你要打的目标球的远近,有分别的.太远的话,中心点与度数可不能太低.高...否则会中途停下.>
二:加度打球.控力道...当你加了度数..中心点(蓝点)可不能偏离中间线...
三:贴边球:只要用拉杆.(中心点)侧相反方向一点.瞄准器跟目标球也要侧一点点相反方向
四:开球方式:现在开球方式各有千秋...平常我只用这两种
1:白球放在二分球或三分球的旁边(放得近点,也不要放到开球碰到二分或三分哦^_^),加度(55度)切最外面的红球...中心点不用碰..结果白球返回来.停在四分球的后面
2:白球放在四分球的后面(与四分球平行的弧线上)中心点右下或左下(如果右下那麽出杆的位置就在二分球那个方向..否则三分球那个方向)加度(55度)
五:任意放球:(比赛可不能用.用者当输比赛)只供给练球用..
平常我们放球,都放在半圆里面,出了半圆就不能放拉..任意放球.可以放在枱上任意一个位置.方法如下:
1:先把白球移到枱面的半圆圈里面,不要按鼠标的左右键. &

B. 模拟退火算法的模拟退火算法的原理

模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schele)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。 1模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。
2模拟退火的基本思想:
(1) 初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L
(2) 对k=1，……，L做第(3)至第6步：
(3) 产生新解S′
(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数
(5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解.
(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序。
终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。
(7) T逐渐减少，且T->0，然后转第2步。 模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤：
第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因而对冷却进度表的选取有一定的影响。
第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最快方法。
第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropolis准则: 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解S，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解S。
第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，则在原当前解的基础上继续下一轮试验。
模拟退火算法与初始值无关，算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关；模拟退火算法具有渐近收敛性，已在理论上被证明是一种以概率l 收敛于全局最优解的全局优化算法；模拟退火算法具有并行性。 s:=s0;e:=E(s)//设定目前状态为s0，其能量E(s0)k:=0//评估次数kwhilek<kmaxande>emax//若还有时间（评估次数k还不到kmax）且结果还不够好（能量e不够低）则：sn:=neighbour(s)//随机选取一临近状态snen:=Esn)//sn的能量为E(sn)ifrandom()<P(e,en,temp(k/kmax))then//决定是否移至临近状态sns:=sn;e:=en//移至临近状态snk:=k+1//评估完成，次数k加一returns//回转状态s

C. 为何游戏公司无法阻止游戏的破解呢

游戏公司无法阻止游戏的迫切，这个是社会发展的必然上外有山人外有人正所谓矛与盾的关系。那么破解也是显示他们的力量和技巧，第二呢，又能产生一定的效益。所以这些专业的人士，黑客也罢，还是寒假也好，他们寻求一种刺激或者形成一种利益。