大玩家队——Beta冲刺Day3

big_players 2024-05-23 21:27:38
这个作业属于哪个课程2302软件工程
这个作业要求在哪里团队作业—bate冲刺+事后诸葛亮
这个作业的目标记录 beta 冲刺 Day3
团队名称大玩家队
团队置顶集合随笔链接大玩家队——Beta冲刺置顶集合随笔

目录

  • 一、SCRUM部分
  • 1.1 成员工作进度及记录展示
  • 1.2 SCRUM会议照片
  • 二、PM 报告
  • 2.1 工作进度估计
  • 2.2 燃尽图
  • 2.3 工作总量变化
  • 2.4 项目最新进展

一、SCRUM部分

1.1 成员工作进度及记录展示

  • 222100409

    • 昨天到现在的进展: 完善PPT与编写随笔博客
    • 存在的问题/遇到的困难:
    • 从现在到明天站立式会议的安排: 进一步完善博客和PPT内容,绘制项目燃尽图,回顾事件类的设计
    • 心得体会: 事件类的设计要讲究递进

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  • 222100408
    • 昨天到现在的进展: 优化卡牌数值
    • 存在的问题/遇到的困难:
    • 从现在到明天会议的安排: 继续完善卡牌
    • 心得体会: 每天进步一点点

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  • 222100411

    • 昨天到现在的进展: 剧情设计
    • 存在的问题/遇到的困难:
    • 从现在到明天会议的安排: 继续完成剧情设计
    • 心得体会: 一个好的剧本不仅需要有引人入胜的情节和丰富多彩的人物,还需要注意节奏的掌握和情感的抒发。通过深入挖掘角色的内心世界和情感变化,以及细致描绘场景的细节,可以使故事更加生动和引人入胜

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  • 222100412

    • 昨天到现在的进展:卡牌设计

    • 存在的问题/遇到的困难:

    • 从现在到明天会议的安排:继续卡牌设计

    • 心得体会:查阅,综合资料。学习数值和机制的平衡

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  • 222100425
    • 昨天到现在的进展: 怪物设计
    • 存在的问题/遇到的困难:
    • 从现在到明天会议的安排: 对怪物的设计进行完善和优化
    • 心得体会: 确定风格设计起来更快

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  • 222100435
    • 昨天到现在的进展:测试数值,添加新的事件
    • 存在的问题/遇到的困难: 在测试数值的时候,难以确立一个好的评估方法
    • 从现在到明天会议的安排:完善游戏机制
    • 心得体会: 数值的平衡是一门学问,一个良好的评估方法能够减少盲目测试的次数

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  • 222100436

    • 昨天到现在的进展: 怪物塞入手牌及其动画;添加SessionManager并调整模块加载与卸载顺序
    • 存在的问题/遇到的困难: 动画特效的制作
    • 从现在到明天会议的安排:添加更多敌人、卡牌、遗物等
    • 心得体会: 添加SessionManager并调整模块加载与卸载顺序的过程让我深刻体会到了模块化的重要性。通过合理的模块划分和加载顺序,不仅可以提高游戏的性能和稳定性,还可以让代码结构更加清晰,方便后续的维护和扩展

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  • 222100236

    • 昨天到现在的进展: 对新增的事件进行功能测试,确保事件符合预期效果
    • 存在的问题/遇到的困难: 发现一些新增事件与现有游戏元素之间产生了意料之外的交互,需要进行详细分析和调整以避免不合理的游戏体验
    • 从现在到明天会议的安排: 继续测试开发人员新增的内容
    • 心得体会:

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1.2 SCRUM会议照片

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二、PM 报告

2.1 工作进度估计

预期任务完成度
重构架构,为后续数值平衡做准备100%
卡牌管理(测试筛选上一阶段预制的卡牌与制作新的卡牌)50%
协调事件与剧情(审查并修改事件,与剧情相结合)50%
怪物管理(增加怪物种类和数量,制作各种效果)40%
平衡游戏数值(各方面)30%

2.2 燃尽图

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2.3 工作总量变化

经过一些验证,目前框架已经能满足现阶段大部分需求,无论是在测试还是实习新的设计上,在平衡数值方面,也有了一定经验,接下来的调整会更加轻松。

2.4 项目最新进展

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内容概要:本文围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略”展开硕士论文级别的研究与复现工作,基于Matlab平台构建了高比例可再生能源接入背景下电力系统与电动汽车(EV)之间的多时间尺度协同优化模型。研究重点在于应对风光发电不确定性,充分利用电动汽车作为移动储能单元的灵活充放电能力(含V2G技术),实现电网削峰填谷、提升新能源消纳效率与系统运行经济性。文中综合考虑了异质电动车集群特性、V2G过程中的损耗约束以及随机因素影响,采用如深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习、混合整数线性规划(MILP)等先进优化算法进行求解,并通过基准模型对比验证了所提自适应调度策略在提升电网稳定性、降低运行成本方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、优化理论背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事新能源并网、智能电网调度、车网互动(V2G)等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并复现已发表高水平硕士论文中的协同调度建模方法与仿真流程;②掌握将深度强化学习(如DDPG)应用于虚拟电厂、电动汽车集群调度等复杂非线性决策问题的技术路径;③为开展新能源消纳、需求侧响应、微电网优化运行等相关课题的研究提供可复用的代码框架与创新思路参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的完整Matlab代码与技术文档,深入理解模型构建逻辑、算法实现细节与参数设置依据,优先在Simulink/Matlab环境中运行并调试仿真案例,通过调整场景参数与算法超参,探究不同策略对调度效果的影响,从而深化对协同调度机制与智能优化方法应用的理解。

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