Behavior Tree 的资源站

本文深入探讨了行为树的基本概念及其高级应用,通过具体例子解析了行为节点、控制节点(如选择器、序列器、并行器)以及预设条件的作用。同时,文章对比了层次化AI架构中决策层与行为层的区别,强调了它们各自的角色。通过引用多个资源,提供了从入门到进阶的学习路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这里收集一些有价值的网络资源,网站,文章等等。我会在这里给链接,加上一些对内容的注释(用斜体表示)

 

http://www.aisharing.com

(发现这里有一个中文的好网站,作者好像有很多AI方面的经验,很难得)
 行为树(Behavior Tree)实践(1)– 基本概念

很基本的概念,用一个士兵的行为做例子。里面介绍了

  • Action node
  • Control node (selector, sequence, parallel) (Control node 与游戏逻辑分离的特性)
  • Precondition

行为树(Behavior Tree)实践(2)– 进一步的讨论

  • 介绍了高级的selector (Priority selector 与 non-priority selector) 实现, 可视化编辑和调试等问题

浅谈层次化的AI架构

所谓层次化,其实就是两层。Decision和Behavoir(注意和behavior tree中的behavior进行区分)。

就我个人的理解,Decision层才算是AI,而这里的Behavior层算是gameplay的内容。

文中提到的位于Decision和Behavior之间的Request是一种在两层传输数据的数据结构而已,并不是真正意义上的一层。

Behavior Tree, HFSM等都是Decision层的一种实现方式。

 

 

 

http://www.altdevblogaday.com/2011/02/24/introduction-to-behavior-trees/

这里有具体的例子,图画的很不错

 

 

http://www.pixelstudio.nl/?p=146

罗列了一些元素和概念

To control the flow there are three components : Sequence, Selector, Parallel.
For preforming actions there are two components : Action, Decorator.

转载于:https://www.cnblogs.com/dbbs/archive/2011/11/24/2262207.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值