基于规则系统的人工智能在游戏中的应用

首先介绍一下RBS（Rule Based System）。从字面上很容易看出，这是指基于规则的系统，和神经元网络不同，这是人工智能的另一个分支。该系统用来解决问题的方法是基于如下形式的一个过程：

其中当前状态作为输入，兰色区域为人工智能处理的过程，输出为事件，同时事件本身又会影响着状态的变化。这篇文章讲着重讲解关于匹配和结果过滤的算法理论和具体的C/C++实现。 

要做匹配，首先就应该确定匹配的格式，那么该如何确定呢，我们下来看一下下面这条逻辑语句：

如果 A 并且 B，或者 C 则 D，那么这样一条语句在计算机里是如何体现呢。是：

if (A and B) or C then D，看到这样的结构，是否让我们想起了来描述算术表达式的Expression Tree呢。恩，那么我们来试着用树型结构来保存这样的逻辑：

其中橘黄色的表示匹配的元素，紫红色的表示任意两个元素之间的逻辑关系，最后绿色的表示这条逻辑的结果。似乎看起来没什么问题，而且是很规则的二叉树，当逻辑越来越多的时候，也就是数棵相互之间没有任何关系的森林了。那么实际上呢，实际上很多逻辑的元素子并没有改变，也就是说，同样是ABC三条关系，只是其中的逻辑关系发生变化了，或者有些情况连逻辑关系也没变，只是结果D不同，那么对于这样的情况，我们用什么样的方法将这个森林连成一片呢？ 

这里将介绍到Rete算法，90%的大型商业RBS系统都是使用的基于Rete算法的模型。那么我们来看看Rete算法究竟是如何定义的。 

Rete算法的初衷是在第一次对森林进行搜索之后，将搜索到的结果组织成一棵树，之后每次搜索森林之前先搜索这棵树，看能否找到感兴趣的资料，其宗旨是起到一个缓存的作用。但是呢，实际上我们可以在我们游戏开始的时候，就将整个森林编译成一棵树放在内存中，之后的所有匹配都可以从编译好的树中去搜索。 

下面来通过一张图来讲一下Rete算法的原理：

左边的图是之前提到过的一条逻辑：

if (A and B) or C then D

而右边的图是稍微修改过的另一条逻辑：