基于数学优化的城市模拟严肃游戏产品系统

本项目立项于解决“运筹学与数学优化概念抽象难懂”的问题，旨在通过可视化模拟让学生直观理解优化模型。背景设定在一个面临资源危机的城市，业务逻辑围绕电力平衡、CO2排放控制以及繁荣度最大化展开。通过程序化生成技术，系统能动态创造具有特定逻辑缺陷（如电力缺口、高污染）的初始场景，引导玩家通过调整变量（建造或拆除建筑）寻找最优解 。

本项目集成了基于贪心算法的程序化城市生成模块，能够根据目标二氧化碳量、预算成本及电力需求自动布置初始区域建筑。实时资源管理系统则动态计算电力平衡、食物供应及排放累积，其中电力逻辑严格遵循负数发电与正数耗电的专业设定，以确保物理准确性。为了强化教学效果，项目设计了交互式数学公式面板，实时展示 S 加权公式和 P 繁荣度值的计算推导过程，将玩家的每一个建造操作直接映射为数学变量的变化。此外，系统内置了由 22 个动态步骤组成的教学序列，涵盖了线性规划中的硬约束、松弛变量及归一化等核心优化概念。特别设计的约束强制执行机制在环境指标严重超标时会触发强制拆除逻辑，通过即时负反馈强化玩家对约束条件的理解。

在项目实现过程中，我独立承担了从底层空间数据结构到高层逻辑评估系统的全栈开发工作。技术核心之一是开发了基于贪心搜索与启发式评估函数的程序化内容生成算法。该算法通过 MultiZoneCityGenerator 模块，根据预设的二氧化碳、造价及电力等多元优化目标实时计算加权误差，并自动化地在非连续网格空间内寻找局部最优解，从而构建出具有特定统计特性的“非理想”初始场景，突破了传统城市模拟游戏静态预设的局限。针对三维空间交互的严谨性，我设计并实现了一套高精度变换对齐算法。通过 PlaceableUtils 工具类，系统能够动态计算并修正异形 3D 模型在四向旋转后的逻辑包围盒边界与轴心点偏移，确保了多尺寸建筑在网格叠加时的物理对齐精度。此外，为了解决教学中复杂的逻辑验证逻辑，我构建了一套基于观察者模式（Observer Pattern）的动态评估状态机。该系统通过 TutorialManager 实时监听底层数值变动，并利用正则表达式引擎动态解析并渲染复杂的数学公式，实现了从物理操作到抽象代数表达的即时语义映射。在架构设计上，我采用了高度解耦的数据驱动体系，将建筑属性、教学序列及关卡配置完全参数化为 ScriptableObjects。这种设计模式赋予了系统极强的扩展性，使其能够轻松支持从线性平衡到非线性多目标优化的各类教学情境迁移。同时，我集成了一套基于 JSON 序列化的结构化持久化系统，精准记录每个实例的 GUID、网格坐标及旋转方向，确保了复杂场景数据在跨会话加载时的完整性与 100% 还原精度。