行为树计算节点设计

《行为树驱动的人工智能决策模式设计与实现》

一、引言

在当今的人工智能（）技术快速发展的背景下，各种智能算法与模型应运而生。行为树（Behavior Tree，简称BT）作为决策中常见的技术之一，凭借其简洁明了和可扩展性强等优势，被广泛应用于各类机器人控制、游戏设计等领域。本文将重点介绍行为树驱动的人工智能决策模式的设计与实现。

二、行为树概述

行为树是一种层次化的决策结构，它以树状图的形式来描述一个实体（如机器人或实体）的决策过程。在行为树中，每个节点代表一个动作或决策判断，整个树的执行过程就是从根节点开始，根据节点的条件判断结果，依次执行或跳过子节点，最终达到目标或结束状态。

三、设计思路

1. 确定目标与任务：首先明确系统的目标与任务，这是设计行为树的基础。

2. 构建行为树结构：根据目标与任务，设计合理的行为树结构。包括确定根节点、中间决策节点和叶子节点等。

3. 定义节点类型与逻辑：为每个节点定义合适的类型与逻辑，包括条件判断、动作执行等。 4. 集成反馈机制：为行为树增加反馈机制，以便于根据执行结果进行动态调整。

5. 优化与调试：对设计好的行为树进行优化与调试，确保其能高效地完成目标任务。

四、实现过程

1. 编程语言选择：根据项目需求选择合适的编程语言，如C++、Python等。

2. 创建行为树框架：根据设计思路，搭建行为树的框架结构。

3. 定义节点类：为每个节点类型定义相应的类，包括节点的属性、方法等。

4. 实现节点逻辑：根据定义的节点类型与逻辑，编写相应的代码实现。

5. 集成反馈机制：将反馈机制集成到行为树中，以便于根据执行结果进行动态调整。

6. 测试与调试：对实现好的行为树进行测试与调试，确保其能正确执行并达到预期效果。

五、实验结果与分析

通过在不同场景下对行为树驱动的决策模式进行实验，我们发现该模式具有以下优点：

1. 结构清晰：行为树以树状图的形式展示决策过程，使得结构清晰易懂。

非递归和递归算法计算二叉树节点

 #include "stdio.h"

 #include "stdlib.h"

 #define MAXSIZE 12500

 typedef struct BitNode{

 char c;

 BitNode * lchild,rchild;

 }*BitTree;

 非递归算法中用栈来存放结点

 用w来计算叶子的个数

 int w=0;

 typedef struct stack{

 int top;

 BitTree Maxsize[MAXSIZE];

 }*Stack;

 创建二叉树

 void creat(BitNode * T){

 char c;

 scanf("%d",&c);

 if(c==' ')

 T=null;

 else{

 T=(BitNode *)malloc(sizeof(BitNode *));

 T->data=c;

 creat(T->lchild);  creat(T->rchild);

 }

 }



 使用非递归算法求叶子节点数

 void printTree(BitTree T){

 初始化栈

 Stack s;

 s=(Stack*)malloc(sizeof(Stack *));

 s->top=0;

 while(T!=null && s->top!=0){

 if(T!=null){

 printf(T->data);

 s->Maxsize[s->top]=T->data;

 s->top++;

 T=T->lchild;

 }

 else{

 T=s->Maxsize[s->top];

 s->top--;

 if(T->lchild==null && T->rchild==null){

使用行为树(Behavior Tree)实现网游奖励掉落系统

奖励/掉落系统，涵盖物品，经验，金钱等网游中可直接给予玩家的元素。

奖励/掉落系统 的设计归结起来有如下要点：

* 概率控制

* 物品控制

* 数量控制

* 嵌套控制

只要这几点的控制抽象和组织得好，掉落系统自然好用。

奖励/掉落行为树(Behavior Tree)（各节点的意思请参考下面的词意解释）：

词意解释：

Root：根节点

WRSel：加权随机选择节点

Seq：序列节点

Cond：条件节点

Act：行为节点 R：概率权值公式

N：数量公式

e：游戏实时环境参数集

使用行为树(Behavior Tree)来实现奖励掉落系统有如下优点：

> 基于游戏实时环境参数集作概率控制

> 基于游戏实时环境参数集作数量控制

> 支持简单的子规则树调用

> 直观的树结构

> 既定环境下的节点概率演算测试

> 易扩展的节点可见性控制

> 功能节点规则成熟

Unity行为树设计

行为树基本概念

行为树：

常用的 AI 决策模型有状态机和行为树两大类。状态机更接近人的思维，但行为树更加直观、灵活。因此，行为树目前变成了复杂 AI 的主流模型。

行为树与有限状态机都可以完成一组相同的任务。其中有限状态机定义了一组状态，同时描述了这组状态中，在不同情况下，彼此转化的一组规则。有限状态机指导了智能体在不同的情况下完成它们的功能，但当智能体的处理逻辑变得较为复杂的时候，状态的数量会急剧上升，与此同时，它们之间的转化关系也会呈指数型的增加，使开发者越来越难以理解与管理。

对于这种情况，使用有限状态机中的层级状态机能起到一定程度的作用，在层级状态机中，智能体的行为会进一步分解，变成更小的片段。但对于转换关系的爆炸式增长，没有得到很好的解决。

行为树可以看成一种树型的数据结构，行为树中有叶节点和组合节点。同时把行为划分成了很多层级，较低层级的行为能够进行组合，成为较高层级的行为。在行为树需要得到更新的时候，结构会执行 DFS 操作，依次达到末端的叶节点，叶节点根据不同的情况，反馈不同的结果，例如，可以是“执行成功”或者“执行中”。由于这样的树型结构，每一个分支并不是同时遍历到的，同时利用这种特性，可以很轻易地设置行为动作的优先级水平，让靠前的叶节点承担更重要的行为。

行为树中的节点：

行为树中有许多种节点，甚至可以自定义节点，来实现目标功能。

（1）节点的返回

执行中：表示当前的节点还在执行中，下一次的执行仍然选择当前节点。

成功：表示当前节点执行成功。

失败：表示当前节点执行失败。

（2）根节点

是行为树的入口，类型可以是任意的。

（3）组合节点

选择节点/优先选择节点：从左到右依次执行子节点，同时在第一个非失败的节点停住并返回。当所有节点返回失败时，自身也返回失败，否则返回最后节点的状态。

随机选择节点：规则与选择节点基本一致，但它的顺序是随机的，且每个子节只会被选择一次。