行为树的基本概念及进阶

原链接：https://www.behaviac.com/concepts/

总结

行为树的基本概念：

• 执行每个节点都会有一个结果（成功，失败或运行）
• 子节点的执行结果由其父节点控制和管理
• 返回运行结果的节点被视作处于运行状态，处于运行状态的节点将被持续执行一直到其返回结束（成功或失败）。在其结束前，其父节点不会把控制转移到后续节点。

其中理解运行状态是理解行为树的关键，也是使用好行为树的关键。

前言

开发游戏AI的目标之一就是要找到一个简单，可扩展的编辑逻辑的方案，从而加速游戏开发的迭代速度。在“行为系统图”中，行为系统（Behavior System）响应游戏中的各种信息，进行决策以挑选接下来将要执行的行动并且监控该行动的执行。

知识模型（Knowledge Model）是对游戏世界中各种信息的抽象。

在行为系统中，有限状态机（FSM，Finite State Machine）最为经典，FSM模型的优势之一是简单。但是FSMs需要用转换（Transition）连接状态（State），因此，状态（State）失去了模块性（Modularity）。

什么是行为树

行为树，英文是Behavior Tree，简称BT，是由行为节点组成的树状结构：

对于FSM，每个节点表示一个状态，而对于BT，每个节点表示一个行为。同样是由节点连接而成，BT有什么优势呢？

在BT中，节点是有层次（Hierarchical）的，子节点由其父节点来控制。每个节点的执行都有一个结果（成功Success，失败Failure或运行Running），该节点的执行结果都由其父节点来管理，从而决定接下来做什么，父节点的类型决定了不同的控制类型。节点不需要维护向其他节点的转换，节点的模块性（Modularity）被大大增强了。实际上，在BT里，由于节点不再有转换，它们不再是状态（State），而是行为（Behavior）。

由此可见，BT的主要优势之一就是其更好的封装性和模块性，让游戏逻辑更直观，开发者不会被那些复杂的连线绕晕。

一个例子

 

上图中，3号Sequence节点有3个子节点，分别是：
– 4号Condition节点
– 5号Action节点
– 6号Wait节点

而3号节点的父节点是2号的Loop节点。

先补充下各节点类型的执行逻辑（详见节点说明）：

• 序列（Sequence）节点：顺序执行所有子节点返回成功，如果某个子节点失败返回失败。
• 循环（Loop）节点：循环执行子节点到指定次数后返回成功，如果循环次数为-1，则无限循环。
• 条件（Condition）节点：根据条件的比较结果，返回成功或失败。
• 动作（Action）节点：根据动作结果返回成功，失败，或运行。
• 等待（Wait）节点：当指定的时间过去后返回成功。

执行说明

• 如果4号条件节点的执行结果是成功，其父节点3号节点则继续执行5号节点，如果5号动作节点返回成功，则执行6号等待节点，如果6号节点返回成功，则3号节点全部执行完毕且会返回成功，那么2号节点继续下个迭代。
• 如果4号条件节点的执行结果是失败，其父节点3号节点则返回失败不再继续执行子节点，并且2号节点继续下个迭代。

进阶

聪明的读者可能会问，上面的例子中只讲了成功或失败的情况，但如果动作要持续一段时间呢？如果5号节点，Fire需要持续一段时间呢？

• 节点的执行结果可以是“成功”，“失败”，或“运行”。
• 对于持续运行一段时间的Fire动作，其执行结果持续返回“运行”，结束的时候返回“成功”。
• 对于持续运行一段时间的Wait动作，其执行结果持续返回“运行”，当等待时间到达的时候返回“成功”。

当节点持续返回“运行”的时候，BT树的内部“知道”该节点是在持续“运行”的，从而在后续的执行过程中“直接”继续执行该节点，而不需要从头开始执行，直到该运行状态的节点返回“成功”或“失败”，从而继续后续的节点。从外面看，就像“阻塞”在了那个“运行”的节点上，其父节点就像不再管理，要一直等运行的子节点结束的时候，其父节点才再次接管

（请注意，这一段说明只是从概念上这样讲，概念上可以这样理解，实际上即使运行状态的节点每次执行也是要返回的，只是其返回值是运行，其父节点对于返回值是运行状态的节点，将使其继续，所以看上去好像父节点不再管理。）。

另一个例子

未完.....