遊戲伺服器AI 之行為樹（基於behavior designer）（一）

AI應該是MMO類遊戲伺服器的一個主要模組，AI設計的好壞直接影響著遊戲的品質。在現行的AI實現方案中，主要包括下面幾大類

顧名思義，就是列舉出所有的狀態，根據不同的狀態去處理相應的邏輯

例如遊戲中的一般的小怪的AI:

1. 沒有敵人的時候就執行巡邏動作
   
2. 發現敵人就攻擊敵人
   
3. 攻擊距離不夠則追擊
   
4. 超出最大的追擊距離則返回活動範圍繼續執行待機巡邏

在狀態機的世界裡，我們首先羅列出怪的全部的狀態，分別是待機巡邏、攻擊、追擊、返回活動範圍這麼四個狀態，虛擬碼如下所示：

switch(status)
{
    case IdleStatus:
    {
        if(find_enemy)
        {
            SetStatus(AttackStatus);
        }
        else
        {
            do_idle();
        }
        break;
    }
    case AttackStatus:
    {
        if(short_distance)
        {
            SetStatus(PursueStatus);
        }
        else
        {
            do_attack();
        }
        break;
    }
    case PursueStatus:
    {
        if(enough_distance)
        {
            SetStatus(AttackStatus);
        }
        else if(exceed_max_pursue_distance)
        {
            SetStatus(BackStatus);
        }
        else
        {
            do_pursue();
        }
        break;
    }
    case BackStatus:
    {
        if(readch_point)
        {
            SetStatus(IdleStatus);
        }
        else
        {
            do_back();
        }
        break;
    }
}

上面的程式碼大概就是一般的狀態機的寫法，優點很明顯就是邏輯比較清楚，基本上是按照我們正常的思維來的。缺點也很明顯，一旦狀態過多，擴充套件性是個很大的問題。就以這個例子為例，當我們再加上血量低於多少的時候逃跑，逃跑到安全區域後回血再返回原始的活動範圍，或者是待機的動作不光是巡邏，還會有機率地觸發張望，睡覺等動作，你會發現你的狀態機越寫越複雜。


所以當你的AI比較簡單，狀態較少的時候可以用狀態機，一旦AI狀態過多就要考慮用其他方案了，比如說：行為樹（下面會詳細講到）

分層狀態從字面上的意思也很好理解，當AI的狀態比較多的時候，我們可以對AI的狀態進行分類，每一個大類裡面就是一個小的狀態機的。

以剛才的例子為例：待機的狀態可能不止是巡邏，還會有坐著、趴著、睡覺等狀態，這時候可以把待機作為最外層的一個大狀態，用於最外層的switch-case。裡面再switch-case各個小的狀態。這種類似於軟體設計的分層概念，雖然降低了狀態過多引起的程式碼的複雜度，但擴充套件性還是有所限制。程式碼我就不寫了

從名字上看，行為樹它是一種樹結構。它具有樹的所有特性，有根節點，父節點，孩子節點，葉子節點，無環性。行為樹的執行原理就是：每一幀都從根節點開始執行

可能初次聽說這個大家可能首先想到的就是效能的問題，每一幀都從頭來，那效能是不是很低。誠然，相比於狀態機，行為樹的效能會有所降低，但是帶來的擴充套件性和可維護性確是非常高的，而且一旦行為樹結構編寫完成，後續的AI工作只需要交給策劃來編輯配置，程式碼框架不會有任何改動，對於我們開發者來說只需要增加獨立的節點而已。後面我會介紹一種很方便的行為樹編輯軟體：behavior designer，它的視覺化效果做的比較好，而且也能很方便地匯出行為樹的配置檔案。


針對效能問題：在行為樹的節點設計中，我們也可以根據具體的情況，通過一些手段來優化效率。後面的章節我會分享在行為樹編寫的過程中遇到的問題和難點


本章完，待續~~~