FSM(状态机)、HFSM(分层状态机)、BT(行为树)的区别

发表于2016-12-12
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游戏人工智能AI中最常听见的就是这三个词拉:
FSM
  这个不用说拉,百度一大堆解释,简单将就是将游戏AI行为分为一个一个的状态,状态与状态之间的过渡通过事件的触发来形成。
  比如士兵的行为有“巡逻”,“追击敌人”,“攻击敌人”,“逃跑”等行为,
响应的事件就有“发现敌人”,“追到敌人”,“敌人逃跑”,“敌人死亡”,“自己血量不足”等。
那么可以写成这样一个状态机:
1、士兵 “巡逻”,如果 “发现敌人”,那么,“追击敌人
2、士兵 “追击敌人”, 如果 “追到敌人”, 那么,“攻击敌人
3、士兵 “追击敌人”, 如果 “敌人死亡”, 那么,继续 “巡逻
4、士兵 “攻击敌人”, 如果 “敌人死亡”, 那么,继续 “巡逻
5、士兵 “攻击敌人”, 如果 “血量不足”, 那么,“逃跑
  其中,士兵就是这个FSM的执行者,红色的就是状态,蓝色的就是事件
整个状态机的行为可以总结为:
  当前状态=>是否满足条件1,如果是,则跳转到对应状态
  否则=>是否满足条件2,如果是,则跳转到对应状态
由此可看出,状态机是一种“事件触发型”AI,就是只有事件的触发才会发生引起状态的变化。
 
HFSM
  简单来说,就是FSM当状态太多的时候,不好维护,于是将状态分类,抽离出来,将同类型的
状态做为一个状态机,然后再做一个大的状态机,来维护这些子状态机
举个决策小狗行为的例子:
  我们对小狗定义了有很多行为,比如跑,吃饭,睡觉,咆哮,撒娇,摇尾巴等等,如果每个行为都是一个状态,用常规状态机的话,我们就需要在这些状态间定义跳转,比如在“跑”的状态下,如果累了,那就跳转到“睡觉”状态,再如,在“撒娇”的状态下,如果感到有威胁,那就跳转到“咆哮”的状态等等,我们会考量每一个状态间的关系,定义所有的跳转链接,建立这样一个状态机。如果用层次化的状态机的话,我们就先会把这些行为“分类”,把几个小状态归并到一个状态里,然后再定义高层状态和高层状态中内部小状态的跳转链接。
 
  其实层次化状态机从某种程度上,就是限制了状态机的跳转,而且状态内的状态是不需要关心外部状态的跳转的,
  这样也做到了无关状态间的隔离,比如对于小狗来说,我们可以把小狗的状态先定义为疲劳,开心,愤怒,然后这些状态里再定义小状态比如在开心的状态中,有撒桥,摇尾巴等小状态,这样我们在外部只需要关心三个状态的跳转(疲劳,开心,愤怒),在每个状态的内部只需要关心自己的小状态的跳转就可以了。这样就大大的降低了状态机的复杂度,另外,如果觉得两层的状态机还是状态太多的话,可以定义更多的状态层次以降低跳转链接数。
 
摘自此文章
       


Behavir Tree
有空再更新,先看之前的文章:http://www.cnblogs.com/jeason1997/p/4803243.html
 
行为树与FSM不同,它是一种“轮询式机制”,即每次更新都会遍历树,判定逻辑是否成立,是否该继续往下执行。

原文链接

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