使用行为树(Behavior Tree)实现游戏AI

使用行为树(Behavior Tree)实现游戏AI

by AKara 2010-12-09 @ http://blog.csdn.net/akara @ akaras@163.com

谈到游戏AI,很明显智能体拥有的知识条目越多,便显得更智能,但维护庞大数量的知识条目是个噩梦:使用有限状态机(FSM),分层有限状态机(HFSM), 决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意。试试Next-Gen AI的行为树(Behavior Tree)吧。虽说Next-Gen AI,但距其原型提出已有约10年时间,而微软Halo系列估计已用了超过8年了,Spore和一些著名游戏也早已使用行为树作为它们的AI结构。如从未接触,那wikipedia(http://en.wikipedia.org/wiki/Behavior_Trees) 绝对是入门好资料。

先贴本文最具价值图(配色可花了不少时间)

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为显美观:BT被横放,Node层次被刻意减少,Dec被刻意安插,Cond被刻意捏造。

PS:其实真正的高效的Node Group剔除应多加一层Sequence Node。

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。

先看Composite Node,其实它按复合性质还可以细分为3种:

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。

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。

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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总的来说,行为树具有如下几种优点,确实是实现AI框架的利器,甚至是一种

通用的可维护的复杂流程管理利器:

静态性

越复杂的功能越需要简单的基础,否则最后连自己都玩不过来。

静态是使用行为树需要非常着重的一个要点:即使系统需要某些"动态"性。

其实诸如Stimulus这类动态安插的Node看似强大,

但却破坏了本来易于理解的静态性,弊大于利。

Halo3相对于Halo2对BT AI的一个改进就是去除Stimulus的动态性。

取而代之的做法是使用Behavior Masks,Encounter Attitude,Inhibitions。

原则就是保持全部Node静态,只是根据事件和环境来检查是否启用Node。

静态性直接带来的好处就是整棵树的规划无需再运行时动态调整,为很多优化

和预编辑都带来方便。

直观性

行为树可以方便地把复杂的AI知识条目组织得非常直观。

默认的Composite Node的从begin往end的Child Node迭代方式就像是处理一个

预设优先策略队列,也非常符合人类的正常思考模式:先最优再次优。

行为树编辑器对优秀的程序员来说也是唾手可得。

复用性

各种Node,包括Leaf Node,可复用性都极高。

实现NPC AI的个性区别甚至可以通过在一棵共用的行为树上不同的位置来

安插Impulse来达到目的。

当然,当NPC需要一个完全不同的大脑,比如70级大BOSS,

与其绞尽脑汁在一棵公用BT安插Impulse,不如重头设计一棵专属BT。

扩展性

虽然上述Node之间的组合和搭配使用几乎覆盖所有AI需求。

但也可以容易地为项目量身定做新的Composite Node或Decorator Node。

还可以积累一个项目相关的Node Lib,长远来说非常有价值。