Android平台下贪吃蛇游戏的设计与实现开题报告

 2020-02-10 11:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

android是基于linux开放性内核的操作系统,是google公司在2007年11月5日公布的手机操作系统。早期由原名为“android”的公司开发,谷歌在2005年收购“android.inc”后,继续对android系统开发运营,它采用了软件堆层(software stack,又名网络叠层)的架构,主要分为三部分。底层linux内核只提供基本功能,其他的应用软件则由各公司自行开发,部分程序以java编写。

自2007年google发布android系统1.0之后,各大手机厂商纷纷将目光投向了最具发展潜力的android系统,并陆续退出了各种品牌的搭载android系统的智能手机。截至目前,除了苹果外几乎所有手机厂商都在使用android系统,市场占比已经高达75.9%。如果从设备数量上来看,有超过23亿台的活跃设备数,占了绝对优势。此外,不仅仅是在智能手机上可以使用安卓系统,在其它诸如平板电脑、智能手表和智能家居上,也可以看到安卓系统的身影,可以说安卓已经渗入到我们生活的每个角落。所以,在这种形势下,android应用的前景也必定是一片大好。

现如今,电子商品的硬件支持越来越高端。人们对手机的功能要求不再仅仅局限于接电话和打电话了,在这些基本功能的基础上,手机更成为了人们日常生活中非常重要的娱乐和休闲工具,许多时候人们都会处于无聊的状态,比如排队取餐、买票、长途旅行的时候,这时若有一款有意思的游戏来打发时间是再好不多了的。此外,基于当今游戏开发的流行趋势,手机游戏的设计已成为主流,所以我的毕业设计选择了android平台下贪吃蛇游戏的设计与实现的选题。

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2. 研究的基本内容与方案

一、设计内容

贪吃蛇是一款经典的手机游戏,一条蛇在封闭围墙里,通过按键盘上下左右四个键控制蛇向上下左右四个方向移动,如果蛇头撞倒食物,则食物被吃掉,蛇身体长一节,同时记1分;若吃到奖励苹果,加两分;若吃到毒苹果,则减3分。在游戏过程中,如果长按住方向键不放,则蛇的移动速度加快,松开方向键,恢复原速。如果蛇在移动中撞到墙或障碍物或者蛇头撞倒自己身体,则游戏结束。本次设计的目的在于学习java程序设计基本技术,学习用android开发java程序的相关技术,学会进行项目的需求分析、概要设计、详细设计等软件开发过程。主要内容如下:

1.利用方向键来改变蛇的运行方向。

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3. 研究计划与安排

2019/1/11—2019/1/22:查阅参考文献,明确选题;
2. 2019/2/18—2019/3/7:进一步阅读文献,并分析和总结;确定技术路线,完成并提交开题报告,翻译英文资料;
3. 2019/3/8—2019/4/5:熟悉所选用的开发平台进行需求分析,算法或系统设计,分析、比较或实现等;
4. 2019/4/6—2019/5/16 进行系统的编码、调试、集成、测试工作。(2019.5.16)其中第10周左右(2017.5.4-5.8)进行毕业设计中期检查,需要提交论文前三章和毕业设计框架。
5. 2019/5/17—2019/5/31:完成撰写论文初稿;修改论文,定稿并提交论文评审;
6. 2019/6/1—2019/6/7:准备论文答辩。

4. 参考文献(12篇以上)

[1]李刚 编著.疯狂Android讲义(第2版).出版社:电子工业出版社.2013
[2]李宁 编著.ExtJS Android SSH整合开发Web与移动SNS.出版社:电子工业出版社.2010
[3] JAE KYU L,JONG YEOL L.Android programming techniques for improving performance. 20113rdInternational Conference on Awareness Science and Technology (iCAST) . 2011
[4] Manjeshwar A,Agrawal DP.TEEN: A routing protocol for enhanced efficiency in wireless sensor networks. Proceedings of the 15th Parallel and Distributed Processing Symposium . 2001
[5] Luigi Atzori,Antonio Iera,Giacomo Morabito. The Internet of Things: A survey[J]. Computer Networks . 2010
[6]James Gosling,Bill Joy,Guy Steele,Gilad Bracha ·《The Java Language Specification 》
[7]Roger S.Pressman. Software Engineering A Practitioner’s Approach, 5th ed[M].IEEE Computer Society Press, 2001.1,12-56

[8] Bengio, Yoshua (2009). "Learning Deep Architectures for AI". Foundations and Trends in Machine Learning. 2 (1): 1–127.
[9] Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. (2013). "Representation Learning: A Review and New Perspectives". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 35 (8): 1798–1828.
[10] Schmidhuber, J. (2015). "Deep Learning in Neural Networks: An Overview". Neural Networks. 61: 85–117.
[11] Bengio, Yoshua; LeCun, Yann; Hinton, Geoffrey (2015). "Deep Learning". Nature. 521: 436–444.
[12] Deep Machine Learning – A New Frontier in Artificial Intelligence Research. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2013.
[13] COLLOBERTR,WESTON J.A unified architecture for natural language processing: deep neural networks with multitask learning[C]/ /Proc of the 25th Internationnal Conference on Machine Learning. New York:ACM Press,2008:160-167.
[14] RANZATOM,SZUMMERM. Semi-supervised learning of compact document representations with deep networks[C]/ /Proc of the 25th International Conference on Machine Learning. New York: ACM Press,2008:792-799.
[15]. WONGWK,SUNM.Deep learning regularized Fisher mappings.IEEE Trans on Neural Networks,2011,22(10):1668-1675.

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