行为树模式（BT）和有限状态机模式（FSM）

概述

有限状态机（Finite State Machine, FSM）和行为树（Behavior Tree, BT）都是用于游戏开发、机器人学以及其他需要实现复杂行为逻辑的领域中常用的设计模式。它们各自有独特的优点和缺点，适用于不同的场景。

有限状态机模式 (FSM)

定义：

有限状态机是一种数学模型，用来表示一个系统可以处于的状态集合以及这些状态之间的转换规则。每个状态都有相关的动作或活动，并且只有特定事件发生时才能从一个状态转移到另一个状态。

优点：

• 简单直观：FSM很容易理解和实现，特别是对于简单的任务。
• 易于调试：因为状态间的转换是明确的，所以问题更容易追踪和修复。
• 性能高：在处理相对直接的行为逻辑时，FSM通常能够提供很好的性能。
• 状态明确：每个状态的行为都是独立定义的，状态转移逻辑清晰。

缺点：

• 难以扩展：随着状态数量的增长，管理所有可能的状态转换会变得非常困难。
• 灵活性低：如果需求变更频繁，则修改现有的FSM可能会比较麻烦。
• 不适合复杂逻辑：当涉及到多个条件判断或者循环结构时，使用FSM就显得不太合适了。

示例应用：

1.在视频游戏中控制角色的基本行动如行走、跳跃等，每个动作对应于一种状态。

2.假设有一个简单的交通灯系统，包含红灯、黄灯和绿灯三种状态。每种状态下，交通灯的行为（即灯光颜色）是固定的。当满足特定条件（如时间间隔）时，交通灯会从一种状态转变到另一种状态。这就是一个典型的FSM应用场景。

框架和构成：

 

行为树模式 (BT)

 

 定义：

行为树是一种基于节点的数据结构，通过组合不同的节点来形成复杂的行为决策流程。主要包含几种类型的节点：选择节点、序列节点、条件节点及执行节点等。

优点：

• 良好的模块化设计：允许开发者将大的问题分解成更小的部分来解决。
• 高度可复用性：同一棵行为树可以在不同情境下被重用。
• 支持并发操作：能够在同一时间运行多条路径。
• 强大的表达能力：能很好地描述出具有层次性和优先级的任务。

缺点：

• 学习曲线较陡峭：相比于FSM来说，理解并正确地构建一棵有效的BT需要更多的知识和技术背景。
• 计算成本较高：尤其是在处理大量并发路径的情况下，可能导致性能开销较大。
• 维护难度大：随着项目规模扩大，保持行为树的清晰度与合理性成为挑战。

示例应用：

1.AI敌人智能体根据玩家的位置决定是否攻击、逃跑还是寻找掩护，这种情况下使用行为树可以更好地组织和管理各种决策逻辑。

2.在游戏开发中，行为树常用于控制NPC（非玩家角色）的行为。例如，一个NPC的行为树可能包含多个节点，如“巡逻”、“攻击玩家”、“寻找物品”等。这些节点会根据当前的环境和NPC的状态来决定执行哪个行为。通过这种方式，NPC可以表现出更加智能和灵活的行为。

 

两者对比

	有限状态机模式	行为树模式
定义	表示有限个状态以及状态间转移的数学模型	描述复杂行为和决策过程的树状结构
优点	设计简单、状态明确、易于调试	灵活性高、可读性强、可扩展性好、适应性强
缺点	状态爆炸、可扩展性差、难以处理复杂行为	实现复杂、性能开销、调试难度
应用场景	适用于状态较少、逻辑简单的系统	适用于需要高度灵活性和复杂决策逻辑的系统

有限状态机FSM   更适合那些状态固定且变化不多的情况。

行为树BT  则更加适合需要灵活应对多种情况并且具有一定复杂度的行为控制系统。