FSM（狀态機）、HFSM（分層狀态機）、BT（行為樹）

遊戲人工智能AI中最常聽見的就是這三個詞拉：

FSM

這個不用說拉，百度一大堆解釋，

簡單将就是将遊戲AI行為分為一個一個的狀态，狀态與狀态之間的過渡通過事件的觸發來形成。

比如士兵的行為有“巡邏”，“追擊敵人”，“攻擊敵人”，“逃跑”等行為，

響應的事件就有“發現敵人”，“追到敵人”，“敵人逃跑”，“敵人死亡”，“自己血量不足”等。

那麼可以寫成這樣一個狀态機：

1.士兵 “巡邏”，如果 “發現敵人”，那麼，“追擊敵人”

2.士兵 “追擊敵人”， 如果 “追到敵人”， 那麼，“攻擊敵人”

3.士兵 “追擊敵人”， 如果 “敵人死亡”， 那麼，繼續 “巡邏”

4.士兵 “攻擊敵人”， 如果 “敵人死亡”， 那麼，繼續 “巡邏”

5.士兵 “攻擊敵人”， 如果 “血量不足”， 那麼，“逃跑”

其中，士兵就是這個FSM的執行者，紅色的就是狀态，藍色的就是事件，

整個狀态機的行為可以總結為：

目前狀态=>是否滿足條件1，如果是，則跳轉到對應狀态

　　否則=>是否滿足條件2，如果是，則跳轉到對應狀态

由此可看出，狀态機是一種“事件觸發型”AI，就是隻有事件的觸發才會發生引起狀态的變化。

HFSM

簡單來說，就是FSM當狀态太多的時候，不好維護，于是将狀态分類，抽離出來，将同類型的

狀态做為一個狀态機，然後再做一個大的狀态機，來維護這些子狀态機。

舉個決策小狗行為的例子：

我們對小狗定義了有很多行為，比如跑，吃飯，睡覺，咆哮，撒嬌，搖尾巴等等，如果每個行為都是一個狀态，

用正常狀态機的話，我們就需要在這些狀态間定義跳轉，比如在“跑”的狀态下，如果累了，那就跳轉到“睡覺”狀态，

再如，在“撒嬌”的狀态下，如果感到有威脅，那就跳轉到“咆哮”的狀态等等，我們會考量每一個狀态間的關系，定

義所有的跳轉連結，建立這樣一個狀态機。如果用階層化的狀态機的話，我們就先會把這些行為“分類”，把幾個小狀

态歸并到一個狀态裡，然後再定義高層狀态和高層狀态中内部小狀态的跳轉連結。

其實階層化狀态機從某種程度上，就是限制了狀态機的跳轉，而且狀态内的狀态是不需要關心外部狀态的跳轉的，

這樣也做到了無關狀态間的隔離，比如對于小狗來說，我們可以把小狗的狀态先定義為疲勞，開心，憤怒，然後這些

狀态裡再定義小狀态，比如在開心的狀态中，有撒橋，搖尾巴等小狀态，這樣我們在外部隻需要關心三個狀态的跳

轉（疲勞，開心，憤怒），在每個狀态的内部隻需要關心自己的小狀态的跳轉就可以了。這樣就大大的降低了狀态機的複雜度，

另外，如果覺得兩層的狀态機還是狀态太多的話，可以定義更多的狀态層次以降低跳轉連結數。

（摘自此文章）

Behavir Tree

有空再更新，先看之前的文章：http://www.cnblogs.com/jeason1997/p/4803243.html

行為樹與FSM不同，它是一種“輪詢式機制”，即每次更新都會周遊樹，判定邏輯是否成立，是否該繼續往下執行。

https://www.cnblogs.com/jeason1997/p/5140201.html