AI逻辑实现-选择行为树还是状态机? 
关注AI的朋友可能会看过赖勇浩翻译的《有限状态机时代终结的10大理由》 ，里面谈到了状态机的诸多弊端。同时在ppt(附上下载地址)中述说了行为树的诸多优点，这里就不在赘述了。更多得是想总结一下自己玩了一阵子行为树后的一些实践体会。

个人体会： 
状态机来实现AI更符合我们思维的朴素表达，我想任何一个有经验的coder都能直观得去写一个自己的AI状态机。它用于一些简单的ai其实是没有大问题的，(搜索敌人，靠近，攻击，死亡)用状态机其实更加便捷。但是面对一些复杂的ai逻辑实现就会显得比较繁杂。同时，当需要对现有行为逻辑进行扩展的时候，代码上就会显得比较吃力，因为要维护的状态量会成倍增加。 
 
行为树，实现AI的过程更加得有技巧，框架设计者较为全面考虑了我们可能会遇到的种种情况，把每种情况都抽象成了一个类型的节点，而我们要做的就是按照规范去写节点，然后把节点连接成一颗行为树。更加得具有面向对象的味道，行为模块间的藕合度相对较低。

举个粗糙的例子来比较一下两者的不同： 
AI行为：吃饭 睡觉 打豆豆(很消耗体力和脑力的;)

1.打豆豆 HP -= 5 / 秒 MP -= 3 / 秒 
2.吃饭 HP += 10/秒 MP -= 1 / 秒 
3.睡觉 MP += 15/秒 HP -= 2/秒 
4.吃饭和睡觉是不可打断的动作(pending)，必须执行到吃饱(HP = 100) or 睡饱(MP = 100) 
5.打豆豆是瞬发动作,每帧都可以执行一次

状态机的实现逻辑图： 
 
行为树的实现逻辑图： 
 
其实不管你知不知道什么是selector,condition都不要紧，至少从上图，应该可以看出来，行为树节点间的联系并不像状态机那样得“紧密”。

选择两种不同的ai实现方法，也决定了具体行为的实现逻辑。 
比如对于sleep动作的实现，如果是状态机： 
function sleep() = 
if Y == 100 then 
AwakeEvent() 
return 
end 
HP -= X 
MP += Y 
end 
然后每一帧执行sleep()

如果是选择行为树: 
function sleep() 
local sleepTime = (100/15) 
–不好意思乱入了一段cocos2dx的代码 
self:runAction(cc.Sequence:create(cc.DelayTime:create(sleepTime),cc.CallFunc:create(cancelPending))) 
local cancelPending = function() 
pending = false 
end 
end

罗列一下行为树的概念： 
对于有限状态机而言，必须明确 状态的转换方式；对于行为树，必须明确状态前提：前提条件 
每一个行为必须有“前提条件” ，这决定了该行为是否被选择。 
行为树的运算也是通过帧循环的update来驱动，不一定是每帧都update，但是要周期性update。 
每一次run从根节点(root)开始，每一运行都会选择一个可行的子节点运行，这种选择可以是随机方式，也可以是预设好优先条件 
行为树由叶子节点和中间节点组成，叶子节点是最基本的行为(如跑动，攻击)，中间节点代表逻辑单元(巡逻，逃跑)。 
当一个叶子节点被选择后，就会激活其对应的基本的行为 
最基本的行为可能执行成功也可能失败。 
高等级的行为（中间节点）是否执行成功依赖于他们的孩子节点是否执行成功。 
一个子节点失败可能导致父母节点选择另外一个孩子。 
除了选择(selector)一个单独的子节点行为，一个节点还可能顺序(sequence)or并行(concurrent)得运行他的所有子节点。 
一个行为除了有前提条件，可能还有上下文条件(父节点or孩子节点可能存储一定的状态变量)。 
高优先级的行为可能抢占低优先级的行为

转载一段akara的行为树实现方案：

• Composite Node 组合节点
• Decorator Node 装饰节点
• Condition Node 条件节点
• Action Node 行为节点

各种节点的详细描述： 
* Selector Node 选择节点 
描述：从头到尾，按顺序选择第一个执行条件为真的子节点，遇到True停止。 
处理流程：当执行本类型Node时，它将从begin到end迭代执行自己的Child Node：如遇到一个Child Node执行后返回True，那停止迭代，本Node向自己的Parent Node也返回True；否则所有Child Node都返回False，那本Node向自己的Parent Node返回False。

• Sequence Node 序列节点 
  描述：从头到尾，按顺序执行每一个子节点，遇到False停止。 
  处理流程：当执行本类型Node时，它将从begin到end迭代执行自己的Child Node：如遇到一个Child Node执行后返回False，那停止迭代，本Node向自己的Parent Node也返回False；否则所有Child Node都返回True，那本Node向自己的Parent Node返回True。

• Parallel Node 并行节点 
  描述：从头到尾，平行执行它的所有子节点。 
  Parallel Selector Node: 有一个子节点True返回True，否则返回False。 
  Parallel Sequence Node: 有一个子节点False返回False，否则返回True。 
  Parallel Fall On All Node: 所有子节点False才返回False，否则返回True。 
  Parallel Succeed On All Node: 所有子节点True才返回True，否则返回False。 
  Parallel Hybird Node: 指定数量的子节点返回True或False后，才决定结果。

• Decorator Node 装饰节点 
  描述：装饰节点一般用来作为额外的附加条件。例如，时间间隔控制，次数控制，频率控制，结果取反，错误处理等。

• Condition Node 条件节点 
  描述：顾名思义，就是对应条件的节点。

• Action Node 行为节点 
  描述：顾名思义，就是用于完成某种动作的节点。

从代码实现的角度来谈下优缺点

优点： 
1. 行为逻辑和状态数据分离，任何节点写好以后可以反复利用 
2. 重用性高，可用通过重组不同的节点来实现不同的行为树 
3. 呈线性的方式扩展，易于扩展 
4. 可配置，把工作交给designer 
5. 能够胜任”AI” “掉宝”等等场景。

缺点： 
1. 每一帧都从root开始，有可能会访问到所以的节点，相对State Machine消耗更多的cpu 
2. 任何一个简单的操作都必须要使用节点

AI逻辑实现-取舍行为树还是状态机