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行为树BT，Behaviour Tree
行为树的概念会比状态机要复杂些。可以理解为利用树状结构对于FSM的优化
理论上任何一个FSM都可以表示成行为树的形式，但是行为树具有一些额外的优势
行为树是一个包含逻辑节点和行为节点的树结构，每次需要找出一个行为的时候，会从树的根节点出发，遍历各个节点，通过一些条件来搜索这颗树，最终确定需要做的行为（叶节点），并且执行它。
真正的行为树的行为都是在叶节点上，一般称之为行为节点（Action Node），如红圈表示。
这些叶节点才是我们真正通过行为树决策出来的结果
行为树是一个有向无环图
行为树节点
逻辑节点
- 根节点
- 逻辑节点
- 行为节点
序列
按顺序一次执行
选择
从前有一个胆小如鼠的英雄，
- 他看到哥布林就会跑过去打它；
- 他看到半兽人就会逃跑；
- 他看不到哥布林也看不到半兽人就会休息；
- 他看到哥布林也看到半兽人也会跑。
用行为树表达出来
这个行为树是等价于之前的有限状态机的。其中
Root是根节点，每次需要寻找行为的时候都必须从这里开始。
Priority Selector是一个逻辑节点，它的意思是让从左到右遍历自己的子节点，如果子节点的准入条件符合信息的话，就执行该子节点。如果英雄只看到哥布林，那么Orc in sight这个准入条件不符合，Escape不执行；Globlin in sight符合，于是执行Fight；因为Fight在Idle的左边，所以Fight的优先程度更高，于是Idle不执行。在我们的例子中，Idle可以看作是default behavior。
优点
从简单的行为树和有限状态机的对比，我们就可以看出，行为树由于引入了逻辑节点，它的转换条件更加少（线更少，更清晰），让拓展AI变得更加容易。
行为树还有另外一个优点：行为的重用（reuse)。
例如，Escape有一个跑的行为，而Fight则有跑的行为，和砍怪的行为。请看图：
Sequence同样是一个逻辑节点，它的意思是从左到右按顺序执行子节点，并且仅仅在一个子节点执行完成后才执行下一个子节点。在例子中，Do Run需要有一个自己判断到达目的地的方法，当该方法返回end的时候，才会执行Do Slash。
Escape和Fight的Do Run行为节点是一样的，只是Fight多了一个Do Slash行为节点而已。所以Do Run是一个可以重用的节点。
在行为树中，我们能够编写好Do Run，Do Slash这些基础的行为节点，和设定一些准入条件，就可以组成千变万化的AI了！
参考：
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