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行为树入门推荐阅读这篇文章：行为树介绍 - Robohub
itch.io传送门（WebGL平台）：PacManDemo
行为树定义
行为树（Behavior Tree）是一个抽象概念，具有以下特征：
- 行为树是树：从根节点开始，按特定顺序遍历，直到达到最终状态（成功或失败）。
- 叶节点是可执行行为：叶子结点会进行具体的操作，返回状态信息（成功、失败或运行中），叶子节点是将行为树连接到特定应用程序的较低级别代码的位置。
- 非叶节点控制数遍历：非叶节点接收其子节点的结果状态，用特定规则来指示接下来应该执行哪个节点。
行为树诞生于游戏领域，用于定义非玩家角色（NPC）的行为，Unreal Engine和Unity都有用于传播工作行为树的专用工具。后来行为树进入了机器人领域，有兴趣可以阅读这篇论文：[1709.00084] Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction。
流程行为树
如玩法、任务行为树，像剧本一样线性推进，玩家每完成一个操作（如对话、拾取物品），行为树才推进到下一个节点。
- 单次执行：只运行一次，完成后行为树结束
- 同步性：行为树状态是实时的，与游戏表现同步
决策行为树
如NPC出牌行为树，以固定频率（如每帧）重新评估整棵树，每次都动态选择最优分支，比如AI根据战场变化切换进攻或逃跑。
- 轮询执行：从根节点开始反复执行，每次返回的状态可能不同
- 异步性：决策过程在极短时间内完成，而游戏表现可能存在延迟
节点类型
行为树的节点类型可分为两大类：
- 控制节点：也称内部节点，根据子节点的状态和特定规则定义如何遍历行为树。序列（Sequence）、选择（Selector）和 平行（Parallel）节点可以有多个子节点，装饰（Decorator）节点只有一个子节点，并使用自定义策略，如重复（Repeat）、始终失败（AlwaysFailure）、取反（Invert），来修改其行为。
- 序列（Sequence）
- 回退（Fallback）/选择（Selector）
- 平行（Parallel）
- 装饰（Decorator）
- 执行节点：是行为树的叶子节点，有行为（Action）和条件（Condition）两类。
执行过程
行为树在时钟周期（Tick）的离散更新步骤中执行，子节点根据树的构造方式地柜执行，会向父节点返回状态，可以是成功（Success）、失败（Failure）或执行中(Running)。
更复杂的行为树节点状态
下面通过一个机器人搜索物体的例子来理解行为树的执行过程。
如果只存在一个地点A，那么行为树很简单，到A处，找到物体。
如果在执行行动前先进行条件检查：检测机器人是否已经在A处，如果在就不执行去A处的动作，直接返回成功状态；如果不在，才执行去A处的动作。
如果机器人要寻找多个感兴趣的对象，可引入更上级的回退（Fallback）节点。
如果考虑在一个地点同时寻找多个对象，而不是单个对象，又可以进行如下修改。
黑板
为了存储可以被多个结点访问的共享信息，引入黑板(blackboard)的概念——一个可以被所有结点读写的公共存储区。
行为树和有限状态机
行为树和有限状态机在模块化和反应性之间存在权衡。一般来说，行为树更易组合和修改，而有限状态机在设计反应式行为方面更有优势。
行为树的优点
以下案例是机器人移动到一个物体上，关闭夹具抓取物体，再移动回起始位置。
如果想修改此行为，在抓取物体之前检查有效性，并进行纠正，如果使用行为树，可以直接插入一个子树，而有限状态机必须重新连接多个转换，由此可见行为树非常适合模块化。
行为树的缺点
对于反应式行为，比如机器人低电量时需要马上回到电源处。
如果使用行为树来实现会非常麻烦，需要在任意任务的子树中支持充电行为。
但对于状态机实现起来很简单，只需要从所有其它动作连线到充电动作即可。
分层有限状态机（FSM）建立高级状态以简化状态间的转换，比如定义一个Nominal的超级状态，表示正常运转和充电两种明确的模式。
应用场景
行为树更好还是有限状态机更好需要看具体要解决的问题。有限状态机更方便管理高优先级的操作行为(比如机器人处于正常状态还是充电状态)，行为树更适合定义复杂的行为，比如处理错误恢复。实践中，混合使用两者可能会是更好的选择。
框架搭建
此处依据原初的行为树定义搭建代码框架，而不同项目会对原初的行为树做一些魔改以适配业务需求，导致定义和实现有所差异。以下是某项目客户端的行为树模块的框架：
节点基类
行为树节点基类（BTNode）
行为树中所有节点的基类，包含
Execute接口，返回节点状态NodeStatus。控制节点基类（ControlNode）
继承自
BTNode，可以有子节点。执行节点基类（ExecutionNode）
继承自
BTNode，不能有子节点。各类控制节点
序列（Sequence）
重写
Execute方法，按顺序执行子节点。并行（Parallel）
初始化时需要传入成功所需的最小成功子节点数
successThreshold，重写Execute方法，依次执行子节点，当满足最小成功子节点数时直接返回Success，否则返回Running或Failure。选择（Selector）
按顺序执行子节点，全部失败才返回
Failure。装饰（Decorator）
装饰节点只能有一个子节点，需要提供判断是否有子节点的
HasChild属性和设置子节点的SetChild接口。实现几种常用的装饰节点：
- 反转（Invert）：反转节点的执行结果
- 重复（Repeat）：重复执行子节点指定次数
- 总是成功（AlwaysSuccess）：无论子节点结果如何都返回成功
- 总是失败（AlwaysFailure）：无论子节点结果如何都返回失败
各类执行节点
条件（Condition）
通过传入的
Func<bool>委托来判断某个条件是否成立，返回Success或Failure。行为（Action）
通过传入的
Func<NodeStatus>委托执行具体行为，直接返回行为执行结果Success、Failure或Running。执行器（Runner）
从根节点开始运行行为树，初始化时必须传入根节点
root。构建器（Builder）
以链式调用的方式方便地构建行为树结构，提供各类节点的构造方法，
End()和Build()接口。End()：结束当前控制节点的构建，从节点栈中弹出当前控制节点，必须与对应控制节点配对使用，如果嵌套多层控制节点，也需要对应数量的End()与之配对。
Build()：完成行为树的构建并返回一个可执行的BTRunner。
*黑板（Blackboard）
也可以引入黑板（Blackboard）作为行为树节点之间数据共享的媒介（对于体量较小的游戏，可直接将共享的数据存在
GameManager中，或者使用其他的运行时数据管理类）。以下是黑板的一种可能实现形式，使用键值对存储数据，并提供基于泛型的增删查改功能。
使用案例
使用以上行为树框架制作吃豆人游戏的怪物AI。
怪物模拟
静态类
GhostSimulator中定义了各种条件或行为：- 条件：
- 玩家是否处于能量豆状态
- 玩家是否在范围内
- 行为：
- 巡逻：沿着巡逻点缓慢移动
- 追击：朝玩家所在的方向快速接近玩家
- 逃跑：朝玩家所在方向的反方向快速逃离玩家
行为树构建
提供
BuildBehaviorTree的方法，将怪物的行为逻辑硬编码到代码中。AI怪物行为
- Author:Yuki
- URL:http://shirakoko.xyz/article/bttree
- Copyright:All articles in this blog, except for special statements, adopt BY-NC-SA agreement. Please indicate the source!
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