当前位置: 首页 > news >正文

游戏算法-游戏AI行为树,python实现

参考文章:Behavior trees for AI: How they work (gamedeveloper.com)

本文主要参考上述wei'zProject Zomboid 的开发者 Chris Simpson文章的概念,用伪代码实现代码例子

AI概述


    游戏AI是对游戏内所有非玩家控制角色的行为进行研究和设计,使得游戏内的单位能够感知周围环境,并做出相应的动作表现的技术。游戏AI作为游戏玩法的一大补充,在各种游戏中都有广泛的应用,比如可以和玩家交互聊天的NPC,按照特定规则寻路的怪物,与玩家进行战斗对抗的机器人等。

目前实现游戏AI的算法有

有限状态机

AI行为树

还有其他比较少用的规则式AI,甚至神经网络等
 

行为树AI基本概念

        游戏行为树(Behavior Trees, BT)是一种用于游戏AI的设计模式。它通过模拟行为树来描述AI的行为和决策过程,以实现更加智能和自然的游戏AI。

游戏行为树由多个节点组成,每个节点代表一个行为或决策。它们按照特定的方式连接在一起,形成一个树状结构。在行为树中,根节点是AI的起点,通过遍历子节点来决策AI的行为。

节点有以下三种状态:

成功 success

失败 failure

运行 running

行为树节点有三种主要原型

组合控制节点 -Composite:

一种将多个子节点组合在一起的节点,用于实现复杂的行为和决策逻辑

主要包括

次序节点-Sequences:并行执行多个子节点,直到所有子节点都返回True或者任意一个子节点返回False为止

选择节点-Selector:按照顺序执行子节点,当某个子节点返回success时,停止执行并返回success

修饰节点-Decorator:

一种特殊的节点,它不执行具体的行为或决策,而是修饰其它节点的行为或决策

主要包括:

逆变节点-Inverter:它可以将子节点的结果倒转,比如子节点返回了 Failure,则这个修饰节点会向上返回 Success,以此类推。

重复节点-Repeater:重复执行其子节点指定的次数或者一直重复执行,直到其子节点返success或者failure

叶节点-Leaf:

树的最末端——叶子,就是这些 AI 实际上去做事情的命令或者是做一些判断

主要包括

条件节点-Condition:判断条件是否满足,如果满足则返回success,否则返回failure

行为节点-Action:执行某个具体的动作或行为,例如移动、攻击、使用技能等

节点表示

次序节点 ->Walk to Door (Success) ->次序节点(Running) ->Open Door (Success)  ->次序节点(运行中) ->Walk through Door (Success) ->次序节点(Running) ->Close Door (Success) ->次序节点(Running) -> 向次序节点的父节点返回 Success。

例如,考虑上一节中提到的逆变器装饰器:

在功能上与前面的示例相同,这里我们展示了如何使用逆变器来否定任何测试,从而为您提供一个 NOT 门。这意味着你可以大幅减少测试角色或游戏世界条件所需的节点数量。

三、伪代码实现

节点基类:

# 行为树节点基类
class BaseNode(object):def __init__(self):self.status = None  # 节点的执行结果: 成功 success 失败 failure 运行 runningdef execute(self, who):# 执行pass

叶子节点:行为节点

# 叶子节点-行为节点:吃食物
class EatFoodNode(BaseNode):def __init__(self, target):super(EatFoodNode).__init__()self.target = target  # 食物目标def execute(self, who):# 吃食物# who.eat_foot(self.target)self.status = "success"
# 叶子节点-行为节点:打开门
class OpenDoorNode(BaseNode):def __init__(self, target):super(OpenDoorNode).__init__()self.target = target  # 打开目标def execute(self, who):# 执行打开门动作# who.open_door(self.target)self.status = "success"

叶子节点:条件节点


# 叶子节点-条件节点:检查是否饥饿
class CheckHungryNode(BaseNode):def __init__(self, hungry_val):super(CheckHungryNode).__init__()self.hungry_val = hungry_val  # 生命值阈值def execute(self, who):# 检查生命值是否小于阈值if self.hungry_val > who.hungry_val:self.status = "success"else:self.status = "failure"# 叶子节点-条件节点:检查是否有食物
class CheckHasFoodNode(BaseNode):def __init__(self, food):super(CheckHasFoodNode).__init__()self.food = food  # 目标食物def execute(self, who):# 检查目标距离是否小于最大距离if who.has_food(self.food):self.status = "success"else:self.status = "failure"# 叶子节点-条件节点:敌人是否在周围
class CheckEnemiesAroundNode(BaseNode):def __init__(self, enemies):super(CheckEnemiesAroundNode).__init__()self.enemies = enemies  # 敌人def execute(self, who):# 敌人是否在周围if who.AroundHasEnemies(self.enemies):self.status = "success"else:self.status = "failure"

组合控制节点:序列节点

# 组合控制节点:序列节点
class SequenceNode(BaseNode):def __init__(self, children):super(SequenceNode).__init__()self.children = children  # 子节点列表def execute(self, who):for child in self.children:child.execute(who)if child.status == "failure":self.status = "failure"returnself.status = "success"

组合控制节点:选择节点

# 组合控制节点:选择节点
class SelectorNode(BaseNode):def __init__(self, children):super(SelectorNode).__init__()self.children = childrendef execute(self, who):for child in self.children:child.execute(who)if child.status == "success":self.status = "success"returnself.status = "failure"

装饰节点:逆变节点

# 装饰节点,逆变节点
class NOT_DecoratorNode(BaseNode):def __init__(self, child):super(DecoratorNOT).__init__()self.child = childdef execute(self, who):                      status = self.child.execute(who)if status == "success"self.status = "failure"elif status == "failure":self.status = "success"

例子一:

饥饿的时候,且有食物的时候,没有敌人在周围,就吃食物

# 角色对象
class Player(object):def __init__(self):self.hungry_val = 0  # 饥饿度self.food = "fish"  # 食物def main():# 首先定义行为树的结构root = SequenceNode([# 饥饿的时候CheckHungryNode(50),# 有鱼时候CheckHasFoodNode("fish"),# 敌人不在周围NOT_DecoratorNode(CheckEnemiesAroundNode("李宏伟")),# 老墨吃鱼EatFoodNode("fish"),])who = Player()# 然后在主循环中执行行为树while True:# 执行行为树root.execute(who)# 根据行为执行结果更新状态if root.status == "success":who.hungry_val = random.randint(1, 100)who.food = random.randint(1, 100)# 等待一段时间后再次执行行为树time.sleep(1)

例子二:

	# 行为树的结构如下root = SequenceNode([WalkToDoor(),SelectorNode([OpenDoor(),SequenceNode([UnlockDoor(),OpenDoor("self"),]),SmashDoor(),]),WalkThroughDoor(),CloseDoor(),		])

http://www.lryc.cn/news/45881.html

相关文章:

  • 【新2023Q2模拟题JAVA】华为OD机试 - 矩阵最值 or 计算二维矩阵的最大值
  • 递归过程与递归工作栈
  • B 树的简单认识
  • 【大数据Hive3.x数仓开发】窗口函数案例:连续N次登录的用户;级联累加求和;分组TopN
  • openpyxl库自动填充excel实例分享
  • ICLR2021清华团队做的知识蒸馏提升detector的点的工作paper 小陈读论文系列
  • Java核心技术知识点笔记—集合框架
  • Rsync数据同步工具
  • redux小结
  • 【Python】【进阶篇】十、Pygame的Font文本和字体
  • 【从零开始学习 UVM】10.8、UVM TLM —— UVM TLM Example
  • 获取自己所上传资源的下载量
  • Aspose.cells模板导出使用记录
  • AcWing——糖果传递
  • Redis中的单线程模型
  • Python函数默认参数设置(超级详细)
  • 人工智能如何赋能业务创新?安克创新有话要说
  • 如何学习与学习的本质
  • C++ deque容器
  • HashMap的底层原理
  • Django 4.0文档学习(四)
  • 2023年全国最新高校辅导员精选真题及答案38
  • 和ChatGPT-4聊完后,我觉得一切可能已经来不及了
  • RocketMQ 5.1 NameServer 启动流程
  • 马云回国,首谈ChatGPT
  • 深入理解C++迭代器:让你的C++代码更加灵活
  • Java 读取Excel模板中的数据到实体类
  • 【java基础】Socket网络编程
  • 转发和重定向区别
  • java面试题(持续更新)