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1 行为树

​ 行为树（Behavior Tree，BT）在游戏 AI 中是一种用于控制游戏角色的人工智能技术。

​ 在游戏 AI 中，对象的动作和行为往往是提前编辑好的（比如移动，攻击等），但执行行为的时间或地点是不确定的（比如何时朝目标移动，何时攻击目标等）。可以使用行为树来实现这些对象的决策任务。

2 行为树驱动方式

1. 从根部开始往下执行，逐级进入子节点，每个节点都会有评估函数，确定节点状态。

2. 每个节点在评估后会返回一个状态，根据节点状态，决定下一步的行为。

   状态类型包括：

   • 成功；
   • 失败；
   • 运行中。

3. 每帧重复上述步骤，从根部向下执行。

3 行为树结点分类

3.1 控制节点

（1）序列（顺序）节点

​ 按顺序执行所有子节点，直到其中一个子节点失败。

​ 主要用于表示顺序执行的行为，列入执行一系列任务

• 如果所有子节点都成功，序列节点返回成功；
• 否则，返回失败。

（2）选择节点

​ 选择其中一个子节点执行，通常是第一个成功的子节点。

​ 主要用于在多个行为中选择一个适用的行为。

• 如果没有子节点成功，返回失败；
• 否则，返回成功。

（3）并行节点

​ 同时执行多个子节点，可以根据一定策略（例如，全部成功、任一成功等）来处理子节点的状态。

​ 主要用于同时执行多个相关的行为，例如同时巡逻和观察周围环境。

（4）装饰节点

​ 修改或包装其子节点的行为，可以用于限制执行次数、延迟执行、修改返回状态等。

​ 常见的装饰节点包括重复节点、延迟节点等。

3.2 执行节点

（1）动作节点

​ 执行具体的行为（移动、攻击、跳跃等），没有子节点，表示行为树的最终叶子节点。

（2）条件节点

​ 评估一个条件，并返回成功或失败。

​ 一般用于决定下一步行动（比如检测敌人是否在射程内）。

（3）黑板节点

​ 用于读取和写入数据，以在行为树节点之间共享信息。

​ 主要用于存储和传递状态信息，例如目标位置、敌人列表、环境变量等。

4 行为树与状态机比较

1. 优点

   相对于有限状态机，行为树的拓展性更强，灵活性更强，更加模块化。

2. 缺点

   如果没有图形化编辑器或者配置表，通过代码来添加 AI 流程，会比较麻烦。

​ 建议配合图形化编辑界面使用行为树。