——————————————————————— 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

以下代码来源: 设计模式精解-GoF 23种设计模式解析附C++实现源码 //Component.h #pragma once class Component { public: Component(); virtual ~Component(); ; virtual void Add(const Component&); virtual void Remove(const Component&); virtual Component* getChild(int); protected:

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

Behave1.4行为树插件 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4uuX0L 安装插件和使用 我们先来看看插件的安装和基本使用方法,新建一个Unity3D项目,这里我使用的是5.0以上的版本: 导入插件 第一步当然是导入下载好的插件包了,操作略过... 创建资源 首先我们创建一个名为BT的文件夹,点击Project面板的create来创建相应的资源: 我们会在Asset目录下生成一个NewBehaveLibrary0.asset的文件,我们重命名为MyBehaveLib

从上古卷轴中形形色色的人物,到NBA2K中挥洒汗水的球员,从使命召唤中诡计多端的敌人,到刺客信条中栩栩如生的人群.游戏AI几乎存在于游戏中的每个角落,默默构建出一个令人神往的庞大游戏世界. 那么这些复杂的AI又是怎么实现的呢?下面就让我们来了解并亲手实现一下游戏AI基础架构之一的行为树. 行为树简介 行为树是一种树状的数据结构,树上的每一个节点都是一个行为.每次调用会从根节点开始遍历,通过检查行为的执行状态来执行不同的节点.他的优点是耦合度低扩展性强,每个行为可以与其他行为完全独立.目前的行为树

Composites Select 选择 从左往右执行其子节点,直到一个达成,则 Select 达成并返回上层,否则失败并返回上层 Sequence 队列 从左往右执行其子节点,直到一个失败,则 Sequence 失败并返回上层,否则达成并返回上层 Simple Parallel 模拟并行 包含一个main task和一个sub tree, main task支持一个 Task 节点,用于执行一个主线行为,sub tree 支持一个行为树,伴随 main task 执行,返回结果是main ta

这是 UE4中行为树编辑器 中可用的默认节点.取决于开发项目的不同(如射击游戏),可能会有更多节点.这里介绍五种行为树节点类型:   节点类型 描述 Composite(流程控制节点) 这种节点定义一个分支的根以及该分支如何被执行的基本规则,含Selector.Sequence和Simple Parallel等. Task(执行节点) 这种节点是行为树的叶子,实际“执行”操作,不含输出连接. Decorator(装饰器节点) 即为条件语句.这种节点附着于其他节点,决定着树中的一个分支,甚至单个节

Decorator 和 Adorner 它们都有“装饰品”的意思. Decorator类负责包装某个UI元素,以提供额外的行为.它有一个类型为UIElement的Child属性,其中含有待包装的内容.Decorator可被用于添加简单的视觉装饰,例如边界(Border),或者更复杂的行为,例如ViewBox,AdornerDecorator,或是InkPresenter. 当你从Decorator派生新类时,可以暴露一些有用的依赖属性来定制它.例如,Border类暴露它的BorderBrush,

Decorator装饰器:即为其他行为树系统中的条件语句,附着于一个Composite(组合节点)或者Task(任务节点),并定义树中的一个分支或者单个节点是否可被执行. Decorator装饰器节点返回True,被依附的节点会被执行:Decorator节点返回False,被依附的节点不会被执行. 新建“Decorator装饰器”: 在装饰器蓝图重写函数“Perform Condition Check”

行为树节点 一.Composite组合节点: 1.Selector 要求比较低:只要有一个子节点成功就可以了. 只要子节点有一个返回true,则停止执行其它子节点,并且Selector返回true.如果所有子节点都返回false,则Selector返回false. 2.Sequence 要求比较高:期望所有子节点都成功. 只要有一个子节点返回false,则停止执行其它子节点,并且Sequence返回false.如果所有子节点都返回true,则Sequence返回true. 二.Task叶子: 实

之前运行的行为树,都是一颗总树,那么实际上会有很多的总树,因此需要对行为树进行管理. BTBehaviorManager.lua BTBehaviorManager = {}; local this = BTBehaviorManager; this.isEachFrameCall = false;--是否是每帧调用 this.printTreeStr = ""; this.trees = {}; function this.RunTree() if (isEachFrameCall)

在上一篇的基础上,可以测试下行为树的嵌套,所谓的行为树嵌套,就是在一棵行为树下的某一个分支,接入另一棵行为树. 以下面这棵行为树为例: TestBehaviorTree2.lua TestBehaviorTree2 = BTBehaviorTree:New(); local this = TestBehaviorTree2; this.name = "TestBehaviorTree2"; function this:New() local o = {}; setmetatable(o

条件节点和行为节点,这两种节点本身的设计比较简单,项目中编写行为树节点一般就是扩展这两种节点,而Decorator和Composite节点只需要使用内置的就足够了. 它们的继承关系如下: Conditional->Task Action->Task 代码如下: BTAction.lua BTAction = BTTask:New(); local this = BTAction; function this:New() local o = {}; setmetatable(o, self);

BehaviorDesigner是Unity上的一款行为树插件,不过这个插件是用C#编写的,编写出来的行为树也是依赖于C#的,不利于热更,所以有必要写一个lua版本的. 首先下载BehaviorDesigner这个插件,其中部分源码编译在Behavior Designer\Runtime\BehaviorDesignerRuntime.dll中,可以使用.NET Reflector这个工具进行反编译,然后将反编译后的类文件保存,然后用VS打开,就可以方便地查看源码啦.这个插件是自带pdf文档的,

参考链接: https://blog.csdn.net/linxinfa/article/details/72937709 https://blog.csdn.net/wanghaodiablo/article/details/52587364 https://blog.csdn.net/q414620221/article/details/78596732 0.节点 一般情况下,只需要扩展Conditional和Action这两种节点即可,Decorator和Composite节点只需要使用内

近学习了UE4官方文档的行为树快速入门指南,发现里面的部分逻辑稍稍有点混乱和重叠,于是加入了自己的想法,修改了部分行为树逻辑,优化了其AI寻路能力. 初始的基本操作和资源创建同官方文档一样:1个Follower_AI_CON即AI控制器,1个FollowerBT行为树,1个FollowBlackboard黑板,1个Character蓝图资源AI_Character. 打开FollowBlackboard黑板资源,创建1个TargetToFollow的Object变量,1个HomeLocation

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

Behavior Tree 行为树通过子Task的返回值决定整棵树的走向 Task 行为树上的每个节点都称为一个Task, 每个Task存在三种状态, success, failure, running.其中running是临时状态,仅叶子节点才能返回running状态,running结束后也要返回success或者failure. Task的种类: Composite Behaivor(Action, Conditional) Decorator Composite 组合节点,可以组合其他任意

设计模式:装饰器(Decorator)模式 一.前言    装饰器模式也是一种非常重要的模式,在Java以及程序设计中占据着重要的地位.比如Java的数据流处理,我们可能看到数据流经过不同的类的包装和包裹,最终形成了我们需要的流,比如说从二进制到字节流再到字符流,这中间其实就是经过了装饰器的处理,在不改变原来的数据的基础上,加入属于自己的特征,就像是在一块蛋糕上加上一些水果等装饰品,这样输出的结果就不同了,我们将这种能产生类似于洋葱一样层层包裹的数据格式的设计模式成为装饰器模式.    那么为什

最近在学习使用行为树做AI,决定把学到的贡献出来,抛砖引玉,希望可以认识到更多大牛 -- 首先我们了解下什么是行为树和为什么要使用行为树.   在我们项目中如果需要做一个AI敌人,比如做一个手游 某民突击里面的普通步兵,那么这个步兵的基本ai 就是 从出生点出来后获取一个躲避点,然后向躲避点跑动,当到达躲避点后,开始做各种动作 向玩家开枪,当开枪完后执行躲避动作,躲避动作完成后可能继续开枪,或者又跑到其他躲避点,然后就是一个循环. 那么做这个ai 一般会用fsm状态机来写,通过不同的状态 来调用