专为Unity3D打造的AI行为树
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Unity3DAIBehaviorTree

This is AI BehaviorTree for Unity3d

专为Unity3D打造的AI行为树,包括ai编辑器
相关的博客文章地址为: http://www.luzexi.com/unity3d%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E6%A0%91%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E7%8E%B0/


![github](https://github.com/luzexi/Unity3DAIBehaviorTree/blob/master/img.png "编辑器")

行为树(Behavior Tree)具有如下的特性:

它只有4大类型的Node:

  • Composite Node
  • Decorator Node
  • Condition Node
  • Action Node

任何Node被执行后,必须向其Parent Node报告执行结果:成功 / 失败。
这简单的成功 / 失败汇报原则被很巧妙地用于控制整棵树的决策方向。

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先看Composite Node,其实它按复合性质还可以细分为3种:
* Selector Node
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
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
并发执行它的所有Child Node。
而向Parent Node返回的值和Parallel Node所采取的具体策略相关:
Parallel Selector Node: 一False则返回False,全True才返回True。
Parallel Sequence Node: 一True则返回True,全False才返回False。
Parallel Hybird Node: 指定数量的Child Node返回True或False后才决定结果。

Parallel Node提供了并发,提高性能。
不需要像Selector/Sequence那样预判哪个Child Node应摆前,哪个应摆后,
常见情况是:
(1)用于并行多棵Action子树。
(2)在Parallel Node下挂一棵子树,并挂上多个Condition Node,
以提供实时性和性能。
Parallel Node增加性能和方便性的同时,也增加实现和维护复杂度。

PS:上面的Selector/Sequence准确来说是Liner Selector/Liner Sequence。
AI术语中称为strictly-order:按既定先后顺序迭代。

Selector和Sequence可以进一步提供非线性迭代的加权随机变种。
Weight Random Selector提供每次执行不同的First True Child Node的可能。
Weight Random Sequence则提供每次不同的迭代顺序。
AI术语中称为partial-order,能使AI避免总出现可预期的结果。

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再看Decorator Node,它的功能正如它的字面意思:它将它的Child Node执行
后返回的结果值做额外处理后,再返回给它的Parent Node。很有些AOP的味道。

比如Decorator Not/Decorator FailUtil/Decorator Counter/Decorator Time…
更geek的有Decorator Log/Decorator Ani/Decorator Nothing…

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然后是很直白的Condition Node,它仅当满足Condition时返回True。

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最后看Action Node,它完成具体的一次(或一个step)的行为,视需求返回值。
而当行为需要分step/Node间进行时,可引入Blackboard进行简单数据交互。

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整棵行为树中,只有Condition Node和Action Node才能成为Leaf Node,而也
只有Leaf Node才是需要特别定制的Node;Composite Node和Decorator Node均
用于控制行为树中的决策走向。(所以有些资料中也统称Condition Node和Action
Node为Behavior Node,而Composite Node和Decorator Node为Decider Node。)

更强大的是可以加入Stimulus和Impulse,通过Precondition来判断masks开关。

通过上述的各种Nodes几乎可以实现所有的决策控制:if, while, and, or,
not, counter, time, random, weight random, util…

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