自从开博以来，每天都会关心一下博客的访问情况，看到一些朋友的订阅或者访问，不胜欣喜，也促使我去写一些更好的博文，来和大家分享和交流，从访问统计来看，有相当一部分是来自于搜索引擎的流量，关键字以“行为树”，或者“Behavior Tree”居首位，我想大家对此可能有些兴趣，加上，这几年反反复复一直在AI中研究和运用行为树，所以这次就来谈谈关于行为树（Behavior Tree）的一些东西，以前也写过一些文章（1，2，3）来讨论行为树，不过已经是一两年前的事情了，较之以前，这次会更为系统，也会添加一些我新的思考和感悟。所谓行为树实践，其实在我脑海里就是Practice in Behavior Tree，没法子，受英文教材影响太多了:)
我想通过一个例子来介绍一下行为树的基本概念，会比较容易理解，看下图：
这是我们为一个士兵定义的一颗行为树（可以先不管这些绿圈和红圈是干吗的），首先，可以看到这是一个树形结构的图，有根节点，有分支，而且子节点个数可以任意，然后有三个分支，分别是巡逻（Patrol），攻击（Attack），逃跑（Retreat），这个三个分支可以看成是我们为这个士兵定义的三个大的行为（Behavior），当然，如果有更多的行为，我们可以继续在根节点中添加新的分支。当我们要决策当前这个士兵要做什么样的行为的时候，我们就会自顶向下的，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，这就是行为树的基本原理。
值得注意的是，我们标识的三大行为其实并不是真正的决策的结果，它只是一个类型，来帮助我们了解这个分支的一些行为是属于这类的，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），如下图红圈表示的
这些叶节点才是我们真正通过行为树决策出来的结果，如果用我以前提到的那个层次化的AI结构来描述的话，这些行为结果，相当于就是一个个定义好的“请求”（Request），比如移动（Move），无所事事（Idle），射击（Shoot）等等。所以行为树是一种决策树，来帮助我们搜寻到我们想要的某个行为。
行为节点是游戏相关的，因不同的游戏，我们需要定义不同的行为节点，但对于某个游戏来说，在行为树上行为节点是可以复用的，比如移动，在巡逻的分支上，需要用到，在逃跑分支上，也会用到，这种情况下，我们就可以复用这个节点。行为节点一般分为两种运行状态：
- 运行中（Executing）：该行为还在处理中
- 完成（Completed）：该行为处理完成，成功或者失败
除了行为节点，其余一般称之为控制节点（Control Node），用树的“学名”的话，就是那些父节点，如下图绿圈表示
控制节点其实是行为树的精髓所在，我们要搜索一个行为，如何搜索？其实就是通过这些控制节点来定义的，从控制节点上，我们就可以看出整个行为树的逻辑走向，所以，行为树的特点之一就是其逻辑的可见性。
我们可以为行为树定义各种各样的控制节点（这也是行为树有意思的地方之一），一般来说，常用的控制节点有以下三种
- 选择（Selector）：选择其子节点的某一个执行
- 序列（Sequence）：将其所有子节点依次执行，也就是说当前一个返回“完成”状态后，再运行先一个子节点
- 并行（Parallel）：将其所有子节点都运行一遍
用图来表示的话，就是这样，依次为选择，序列和并行
可以看到，控制节点其实就是“控制”其子节点（子节点可以是叶节点，也可以是控制节点，所谓“执行控制节点”，就是执行其定义的控制逻辑）如何被执行，所以，我们可以扩展出很多其他的控制节点，比如循环（Loop）等，与行为节点不同的是，控制节点是与游戏无关的，因为他只负责行为树逻辑的控制，而不牵涉到任何的游戏代码。如果是作为一个行为树的库的话，其中就一定会包含定义好的控制节点库。
如果我们继续考察选择节点，会产生一个问题，如何从子节点中选择呢？选择的依据是什么呢？这里就要引入另一个概念，一般称之为前提（Precondition），每一个节点，不管是行为节点还是控制节点，都会包含一个前提的部分，如下图
前提就提供了“选择”的依据，它包含了进入，或者说选择这个节点的条件，当我们用到选择节点的时候，它就是去依次测试每一个子节点的前提，如果满足，则选择此节点。由于我们最终返回的是某个行为节点（叶节点），所以，当前行为的“总”前提就可以看成是：
当前行为节点的前提 And 父节点的前提 And 父节点的父节点的前提 And….And 根节点的前提（一般是不设，直接返回True）
行为树就是通过行为节点，控制节点，以及每个节点上的前提，把整个AI的决策逻辑描述了出来，对于每次的Tick，可以用如下的流程来描述：
action = root.FindNextAction(input);
if action is not empty then
action.Execute(request, input) //request是输出的请求
else
print “no action is available”
从概念上来说，行为树还是比较简单的，但对AI程序员来说，却是充满了吸引力，它的一些特性，比如可视化的决策逻辑，可复用的控制节点，逻辑和实现的低耦合等，较之传统的状态机，都是可以大大帮助我们迅速而便捷的组织我们的行为决策。希望这次简单的介绍，对大家有所帮助，能力有限，不一定能表述的很清楚，有问题，或者有指教的，都请和我多多交流，最后，我对这个士兵的巡逻分支画了一个示意图，供大家参考：
S — 选择节点 Se — 序列节点
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作者：Finney
Blog：AI分享站(http://www.aisharing.com/)
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谢谢分享
清晰
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楼主 再次请教一个问题 如一个战士 当前是待机状态 当我点击键盘A键的时候 他会攻击。在FMS中 只需要关注当前的状态是否关注这个输入，是否会被这个输入影响改变成其他状态（待机–>>攻击）。在行为树 按照每次都从root节点开始遍历节点条件 来得到是否可以执行子节点。那每个子节点的条件里面 考虑的条件是否会变很多。如： 战士当前是否在空中 战士是否死亡等等。可能我对行为树没有理解清楚。
你可以这样想，在状态机里需要判断的条件->跳转，基本都可以变成一个“与”关系的条件组合，而这个条件组合可以看成是行为树中进入到这个行为的条件，当然，这个只是从状态机到行为树概念上的转变，行为树主要是为了解决状态机爆炸（状态太多，跳转复杂），还有复合的复杂行为的解决方案（比如用序列节点），还有就是节点的复用性（比如Attack这个节点可以用在不同的行为分支中），建议你可以先用一个行为树的工具（比如unity里的Behavior Designer）用用看，体会一下
楼主我想问一下 FMS中不同状态下需要用到的特定的数据 都直接保存在 state中 那么行为树 中 不同的分支节点所要用到的 特定数据 就只能全部存在其他地方吗？
就是存在节点里，比如有个节点叫Attack，你就可以存一些Attack相关的数据
感觉ai上用行为树比状态机是好多了，接下来打算用。
问个不大相关的问题，不知道对于主角操作控制，能否建议下怎么实现好呢？现在用状态机实现，不知道还有没有其他更好的方法
您好，一口气看了您好多篇AI的文章，写的非常好，深入浅出。
我正在开发一个小游戏，人物AI最初使用的FSM来快速实现，现在不断加入新的角色状态，FSM的弊端越来明显。现在想使用行为树来重构AI系统，有个问题想请教一下。
如果人物在行走过程中，被攻击了，需要播放攻击动画，假如说是0.5s，随后需要继续行走。 状态机只需要保存前一个状态就好，用行为树可以怎么实现呢？人物A*获取的路点存放在哪里比较好？MoveAction中么？
对于这个行为，行为树可以这样做
做一个节点A是“被攻击”，前提是“是否被攻击”，然后再做一个节点B是“移动”，前提可以永远为真，然后把这两个节点作为带优先级选择节点的子节点，保证A在B的前面，也就是说A在B的左边
这样的行为树就可以满足你的这个逻辑
路点怎么存问题不大，存在人身上，或者存在某个全局信息里，都可以，只要行为树能访问到就行
如果你的重构一个FSM系统，我建议完全抛弃原有的基于FSM的思路，用行为树的思路来考虑，然后重构，而不是说，还是用FSM的思路，再改成行为树，因为这两种的思路是不同的，FSM重点在状态切换，行为树重点在于前提，行为和行为控制的组合。
感谢对于博客的关注，欢迎随时留言讨论
并行（Parallel）是多线程同时运行？
不是，是一帧里所有的子节点都会被更新
我想问下，行为节点会重复不？假设我有个开枪的行为节点，然后有 跑，走，蹲，跳，这四个选择节点，然后我可以在上诉四个状态下开枪，大改是怎么协调？把 开枪提到和上诉四个状态的选择节点同级别，共同归于一个loop下面么?
可以啊，同一个行为节点可以挂在不同的节点下面，这就是行为树一个很大的好处之一
您好，想问下 如果某个动作 比如施法吟唱 吟唱过程中需要进行对目标判定 比如目标距离太远之类的 这类是术语动作内包含的 还是行为树中的 再比如一个需要持续施法的法术 过程中也要对目标判定之类的 这个用行为树怎么表示 再就是当外部改变时 比如某人打断了我的施法 这个 过程中 行为树 还是从头遍历嘛？ 发现改变才做调整？
实现方法不唯一，要看具体需求，吟唱的合法性判定，可以做在precondition里，因为行为树每帧都会检查precondition，不合法的自然就跳出了，目标判定可以做在节点里，也可以外部算好传给行为树，外部改变属于我提到的被动请求或者外部事件，可以考虑用黑板接收后，传给行为树处理
楼主您好，我是新入行的游戏程序员，在公司做AI方面，自己业务时间做了一个简单的AI编辑器，可配置节点。
但是现在有一个问题没想清楚，就是事件节点在行为树中怎么实现？例如定时器事件或者周围触发的事件之类的。
我想只用行为树去控制AI，这样只有一个控制源了，但是没想清楚在行为树中怎么实现事件？
事件我都是用外部黑板来实现的，由外部黑板接受事件，更新黑板状态，而不是行为树直接接受事件，行为树只是根据黑板状态来执行
那么这样是不是只有等到下一次遍历行为树的时候，才能执行事件触发的那个行为？而不是某个事件一触发，马上执行某个行为？
事件触发后立即执行，会破坏行为树的整棵树的逻辑，不建议这样做
楼主的行为树内容写的很全，持续关注中。
博主有个问题，对于游戏中不同的怪物都要建立一棵行为树吗？这样会不会很浪费内存？
如果按照种类来建行为树，内存几乎可以忽略不计，如果你说的是每个实例的话，可以用共享节点型的行为树，看这里http://www.aisharing.com/archives/563和这里http://www.aisharing.com/archives/572
感谢博主解答，继续关注：）
这里讲的行为树好像与您讲的有一些不同
http://www.altdevblogaday.com/2011/02/24/introduction-to-behavior-trees/
差不多吧，只是他把条件检测作为一个节点了，实现上有点区别
文章不错，如果能将reference写一下就更好了。
站长您好~~有没有什么好的书籍来学习行为树的知识（外文也行）或者网站~~？ 求推荐！~
有个网站很不错，英文的aigamedev.com，里面有一些behavior tree的资料
请问代码中的input指什么呢。
又看了一遍，略微懂了，但是请问Tick是什么意思，还有实例代码中的input指什么？
实例代码是每帧都执行，还是事件驱动执行？
Tick就是游戏每一次循环，input可能名字不是很好，我这里指的是传入行为树的参数
请问 行为树 和 层次状态机 有什么区别啊。
我了解过层次状态机，看这个文章觉得跟行为树没什么区别呀？
这个要说起来就多了，简单的说吧，行为树是树状结构，绝对没有“回路”，而状态机是图状的结构，就是有时会形成一个“回路”，而且，行为树的决策方式是自顶向下的，状态机是在每一个状态内部做决策的
对于每一帧的Update()函数来说：
状态机，只需currentState.Update()，在其中遍历当前状态的所有Transition（转换条件）即可。
而行为树，却需要从根部节点按照遍历规则，从头开始遍历。（比如说从最左边的节点开始）
这样以来，是不是每一次Update，BT都要“统揽全树”，而FSM只需要“关心自己”，BT所做的事情就要比FSM多？效率会降低吗？
另外，今天看了一片英文文章，文章说，BT和FSM的区别在于，相对于FSM，BT把“转换条件”从“状态”中剥离出来，也就是说，FSM中的“状态”，在BT中演化成了“转换条件”+“行为”？
由于只是对转换条件的判断，所以效率并不低，而且从本质上来说，你在状态机中也是需要判断所有可能的转换条件的，顺便说一句，这篇文章对于区别说的比我好，呵呵
能请问一下这篇文章的名字吗？也想看一下