五邑隐侠,本名关健昌,10年游戏生涯,现隐居五邑.本系列文章以TypeScript为介绍语言. 本篇介绍有限状态机和行为树.有限状态机用于有限的状态下的AI,由于同时只能处于一个状态,多个状态需要多个有限状态机,一般用于简单的AI行为.行为树是基于固定行为,通过遍历树来决定采用哪种行为.行为的设计和执行采用解释器模式,由策划设计数据,程序解析执行,行为组合的灵活性高,比较适合剧情NPC.但当树比较深.分支比较多时,遍历的效率就需要考虑优化.一般我们认为有限状态机执行的性能优于行为树,但不能胜任复

我们都知道现在AI(由人工制造出来的系统所表现出来的模拟人类的智能活动)非常的火,可以说是家喻户晓.当然,在游戏中,AI也是到处可以找到的,对于AI,我们应该关注的问题是如何让游戏角色能够向人或动物那样“感知”.“思考”和“行动”,让游戏中的角色看上去具有真实的人或动物的反应. 实际上,对于游戏中的AI角色,可以认为它们一直处于感知(SENSE)->思考(think)->行动(Act)的循环中. 感知:是AI角色与游戏世界的接口,负责在游戏过程中不断感知周围的环境,读取游戏的状态和数据,为思考

摘要: 五邑隐侠,本名关健昌,10年游戏生涯,现隐居五邑.本系列文章以TypeScript为介绍语言. 这一篇介绍A*寻路算法.在RPG.SLG.模拟经营类游戏,有需要给角色寻路的需求,一般寻路我们采用A*寻路算法,A*寻路算法是一种广度优先启发性算法. 先说说什么叫广度优先.搜索分为广度优先和深度优先,主要体现在对节点的展开上.深度优先一直往一个方向查找,如果没办法查找下去,在当前节点改变方向继续查找,直到找到终点.如果无法继续查找,就回退上一格重复操作.广度优先把当前节点放入待探索列表,循环

转自:http://www.gameres.com/491742.html 一般来讲,网络游戏的AI历来就是很简单的AI.相比之下,很多单机游戏的AI就要得复杂一些.而笔者并未从事过大型单机游戏的AI设计,所以也就不班门弄斧了.但至于网游的AI,还是略知一二. 目前游戏中的AI,都是事件引发行为的机制.它们并不会自我学习和成长,都是写死的一些事件(条件)和行为,类似于昆虫的应激性表现.有限状态机或者行为树,都是在此基础上进行设计的.不过这不属于策划工作范畴,在此也就不多加描述了. 以下就AI的一

目录 有限状态机 行为树 控制节点 条件节点 行为节点 装饰节点 总结 额外/细节/优化 游戏AI的决策部分是比较重要的部分,游戏程序的老前辈们留下了两种经过考验的用于AI决策的结构: 有限状态机 行为树 在以前,游戏AI的实现基本都是有限状态机, 随着游戏的进步,游戏AI的复杂性要求越来越高,传统的有限状态机实现很难维护越来越复杂的AI需求. 现代游戏AI都比较偏向采用行为树作为决策结构. 有限状态机 有限状态机的一般实现是将每个状态写成类,再用一个载体(也就是所谓的状态机)管理这些状态的切换

——————————————————————— 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

在游戏开发中,AI是个永恒不变的话题,如果你要的AI只是很简单的一个逻辑 那么有限状态机是一个很好的解决方案,尽管在实际开发中,AI的设计并不是一个简单的逻辑, 如果用有限状态机,维护起来会非常麻烦,但还是有必要记一笔. 为什么说维护起来很麻烦? 画一个图就知道了. 在状态不是很多的时候,要维护的状态就少,实现起来也很简单. 但是,一旦状态一多,要维护的状态就多了, 每增加一个状态,就要维护这个状态到其他各个状态之间的实现 当状态越来越多的时候,你就会觉得心有余而力不足了. 代码1: using

另开一文分析字符串相关的各种算法,以及用到的各种数据结构,包括前缀树后缀树等各种树. 先来一个汇总, 算法: 本文中提到的字符串匹配算法有:KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数.获取KV内容:Trie树(字典树.前缀树) 回文子串长度算法有:Manacher's Algorithm 题目: 最长回文子串 最长重复子串 最长不重复子串 以下为正文: 最长连续回文串(Longest Palindromic Substri

by AKara 2010-12-09 @ http://blog.csdn.net/akara @ akarachen(at)gmail.com @weibo.com/akaras 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 A

本篇口胡写给我自己这样的东西都忘光的残废选手 以及那些刚学SAM,看了其他的一些东西并且没有完全懵逼的人 (初学者还是先去看有图的教程吧,虽然我的口胡没那么好懂,但是我觉得一些细节还是讲清楚了的) 大概是重复一些有用的想法和性质,用以加深印象吧-如果可以的话希望也能理解得更透彻一点- 1.如何设计出一个后缀自动机? 现在用的SAM并不是本来就在那里的,要比较深入地理解,就不能只从验证它对不对的角度考虑,而要考虑为什么它是这个样子. 要一个能够接受后缀的有限状态机,并不用像现在的SAM那样弄,比如

写在前面:  对于数据结构的学习,注定绕不开"树"这一起着重要作用的数据结构."树"在整个数据结构的学习过程中具有举足轻重的地位,而与"树"相关的知识点,往往较为晦涩难懂且容易混淆.忘记.为此,打算根据自己的所学与所思,总结出较为常用的树的相关知识点,同时还记录了自动机的相关的知识,一方面用作自己的备忘录,另一方面,用作分享.为此,如有不对的地方,希望各位能够不吝指出. ps:点击相关的标题,即可进入相关的博文查看与其相关的知识点,这篇博文更多的

机器人的复杂行为的控制结构CA(Contrl Architecture)通常使用有限状态机来实现,例如ROS提供的smach.行为树是另外一种实现机器人控制的方法,ROS下代表的开源库有pi_trees和ROS-Behavior-Tree. 参考资料 [1]. ROS-Behavior-Tree [2].pi_trees

1.什么是有限状态机 有限状态机(Finite State Machine),简称FSM,它由一组有限个状态.输入和根据输入及现有状态转换为下一个状态的转换函数组成,当然,通常每个状态机都必须有一个初始状态.它有两个重要的概念:状态和转移.有限状态机在很多领域都有运用,这里介绍的是在unity游戏开发中的运用.在游戏开发中,通常使用FSM去实现一些简单的AI逻辑,对于游戏中的每个对象,都可以在其生命周期中分出一些状态,比如一个小兵,它可能在休息,或者是在巡逻,当有敌人出现时,它的状态会变成追逐或

AI逻辑实现-选择行为树还是状态机? 关注AI的朋友可能会看过赖勇浩翻译的<有限状态机时代终结的10大理由> ,里面谈到了状态机的诸多弊端.同时在ppt(附上下载地址)中述说了行为树的诸多优点,这里就不在赘述了.更多得是想总结一下自己玩了一阵子行为树后的一些实践体会. 个人体会: 状态机来实现AI更符合我们思维的朴素表达,我想任何一个有经验的coder都能直观得去写一个自己的AI状态机.它用于一些简单的ai其实是没有大问题的,(搜索敌人,靠近,攻击,死亡)用状态机其实更加便捷.但是面对一些复杂

转自:http://www.cnblogs.com/konlil/archive/2011/04/23/2025954.html 如果要让游戏里的角色或者NPC能执行预设的AI逻辑,最简单的用IF..ELSE...神器既可以实现,但是再复杂的一般用经典的状态机来切换状态,但是编辑器写起来比较麻烦.相对的,行为树(Behavior Tree)理解和编辑起来就非常简单了.行为树,其实也是一种有限状态机,只不过形式上分层呈树结构,人称分层有限状态机(HFSM). 行为树主要用四种节点(还有诸如:装饰节

如果要让游戏里的角色或者NPC能执行预设的AI逻辑,最简单的用IF..ELSE...神器既可以实现, 但是再复杂的一般用经典的状态机来切换状态,但是写起来比较麻烦.相对的,行为树(Behavior Tree)理解和编辑起来就非常简单了. 行为树,其实也是一种有限状态机,只不过形式上分层呈树结构,人称分层有限状态机(HFSM). 行为树主要用四种节点来描述行为逻辑 --顺序节点(Sequence):组合节点,顺序执行子节点,只要碰到一个子节点返回FALSE,则返回FALSE:否则返回TRUE. -

https://www.cnblogs.com/zhanlang96/p/4793511.html 人工智能遵循着:感知->思考->行动决策方法:有限状态机(Finite-State Machines),分层状态机(Hierarchical Finite-State Machines),行为树(Behavior Trees),效用系统(Utility Systems),目标导向型行动计划(Goal-Oriented Action  Planners),分层任务网络(Hierarchical T

https://zh.wikipedia.org/wiki/Trie 应用 trie树常用于搜索提示.如当输入一个网址,可以自动搜索出可能的选择.当没有完全匹配的搜索结果,可以返回前缀最相似的可能.[4] 实现方式 trie树实际上是一个确定有限状态自动机(DFA),通常用转移矩阵表示.行表示状态,列表示输入字符,(行,列)位置表示转移状态.这种方式的查询效率很高,但由于稀疏的现象严重,空间利用效率很低.也可以采用压缩的存储方式即链表来表示状态转移,但由于要线性查询,会造成效率低下. 于是人们提

目录 前言 为什么全文索引不使用 B+ 树进行存储 全文检索 正排索引 倒排索引 倒排索引如何存储数据 FOR 压缩 RBM 压缩 倒排索引如何存储 字典树(Tria Tree) FST FSM 构建 FST 总结 前言 索引可能大家都不陌生,在用关系型数据库时,一些频繁用作查询条件的字段我们都会去建立索引来提升查询效率.在关系型数据库中,我们一般都采用 B 树索引进行存储,所以 B 树索引也是我们接触比较多的一种索引数据结构,然而在 es 中,进行全文搜索的时候却并没有选择使用 B 树 索引,

FSM状态机改 一.前言 FSM状态机初版 之前写过一版有限状态机,后来发现很多问题: 前一个版本是记录了当前的状态,切换状态时,要等下一帧状态机Update的时候才会调动上个状态的退出,总会有一帧的延迟: 除了导致动作延迟外,状态很多的情况报错也无法追述,断点只能回到状态机中: 因此做了如下修改: 1.状态机不再继承MonoBehaviour,只需要是单例,存储所有状态基类: 2.状态机提供切换状态的方法SwitchAction,传参下个状态ID; 3.切换状态时调用上一个状态的退出周期,再调