行爲樹與狀態機

Question

我想實現一個複雜的分支邏輯Android業務應用程序，根據用戶的響應，將其用作具有許多問題和分支之間的營銷問答工具。 我很困惑是否將對話邏輯實現爲FSM或行爲樹。作者已經使用樹來實現狀態機。例如在Ian Millington等人的遊戲的人工智能中，作者建議將決策樹用於FSM。但是，我認爲FSM可能會關閉，例如在「發出警報」和「防守」之間轉換會使其成爲圖形而不是樹。我的第一個問題是樹和狀態機有什麼區別？第二個是對我的應用來說是一個很好的實現，管理高級分支複雜性？

Answer 1

我想通過定義，FSM只有一個切入點，而樹木的行爲可以有多個輸入。樹是圖，但圖不是樹。一棵樹是一個非循環圖，其中葉子永遠不會有多個父母。所以在這方面，樹更適合FSM。

不管怎樣，我會想象這種類型的模擬超出了android api的範圍。因此，我會更多地研究Java中可用的工具類型。我曾經用Java做過一個機器學習研究項目。爲了促進多線程，我最終實現了自定義樹數據結構。

我希望有幫助！

Answer 2

行爲樹和決策樹是兩個不同的東西。行爲樹是一種面向目標和反應性的組件（更多的套件用於模擬遊戲中的代理或智能實體決策，如環境），決策樹是基於動作的實用程序對決策進行規範（和存儲）的重要工具給定狀態。 主要是，在第一種方法中，執行更加滿狀態（執行與你在樹中的狀態相關），而後者更無狀態（整棵樹從根到葉評估以便到達結論）。

這就是說，從你的描述看來，你正在尋找的是專家系統，基於規則。

Answer 3

FSM是通過轉換鏈接的狀態圖。對於複雜的fsm，由於複雜的轉換而難以擴展。

對於行爲樹，每個節點都由其父級管理，實際上該過渡實際上隱含在父/子關係中，因此擴展現有行爲樹更容易。

you can refer to https://github.com/TencentOpen/behaviac for the source code and designer.