上次提到了一些行为树的基本概念，包括行为节点，控制节点（选择，序列，并行），这次来更多，更深入的讨论行为树的一些东西，如果对行为树不是很了解，请参看这里。
一. 关于选择节点的讨论
我们说过选择节点的定义是通过判断子节点的前提条件来选择一个节点执行，这就牵涉到判断顺序的问题，是自左向右，[……]
作者： Finney
行为树（Behavior Tree）实践（1）– 基本概念
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A[……]
浅谈层次化的AI架构
在AI寻路决策中运用势力图（Influence Map）
最近在程序中遇到一个AI决策问题，简要描述和图示如下:
在一张开阔的地图上（几乎没有障碍物），有一些会任意移动的“敌人”，我们要实现一个NPC的AI，使他在做接近目标点的移动决策的时候，能避开这些“敌人”所在的危险区域，而选择相对安全的方向去移动。
这有点类似于一个寻路算法，不过，和一般[……]
代码分享：《关于调试AI的闲话(1)》（续）
在上次博文《关于调试AI的闲话(1)》中，提到一个利用共享内存实现的参数调试模块，我整理了一下代码，现在放出来，给大家参考，
下载地址：
也可用svn通过以下地址来得：
http://tsiu.googlecode.com/svn/branches[……]
关于调试AI的闲话(3)
接第一篇的话题，这次来说说AI bug不可重现的问题。确实，对于AI调试来说，很多bug（或者说行为异常），很难找到一个切实的重现的方法，经常是看到后，加好断点，想刻意再玩一下却很难再玩出来了。所以，如何抓住现场，是在AI调试中的一个很值得去考虑问题。
我们很自然的会想到一个解决方案，那就是“[……]
关于调试AI的闲话(2)
在《关于调试AI的闲话(1)》，我谈到了一个AI参数的编辑/观察器，用来实时的修改和查看参数，重新审视那篇博文的时候，我发现我还有些需要补充的地方。
首先，我遗漏了一点，就是需要把调试后的参数信息保存下来，然后当游戏中的那些导出的变量初始化的时候，需要把那下存下来的值作为初始值赋给相应的变量，[……]
关于调试AI的闲话(1)
项目进行到后期，越来越多是在修复一些AI的错误和调整AI的行为，但不得不承认，AI有时候很难调试，我想主要是有两个原因，一是现在的引擎越来越复杂，改一点点地方，编译都会等很久，时间上效率不高（所以对于AI程序员来说，真的是非常欢迎那种引擎核心和游戏逻辑分开的架构）；二是如果出现问题的话，情况不可重现[……]