状态机简介

 

有限状态机

      有限状态机(Finite
State Machine，缩写为FSM)是游戏业所使用的最古老的也是最普遍的技术，几乎所有的游戏都或多或少地采用了它。正因为其太简单和太古老了，有些人觉得它不配被归类为AI技术，说它更像是一种通用的程序组织形式和思维方法。这种说法也有一定道理。但FSM确实高效实用，是一切更高级的AI技术的基础。
      简单地说，一个FSM就是一个拥有一系列可能状态的实体，其中的一个状态是当前状态。这个实体可以接受外部输入，然后根据输入和当前状态来决定下一步该转换到什么目标状态，转换完成后，目标状态就成为了新的当前状态。如此循环往复，实体和外部就这么交互下去，实体的状态就不停地改变着。

      目前，大多数游戏的AI，特别是FPS类型的游戏，都是基于我们上面所介绍的FSM技术的。当然游戏中的FSM比上面的例子复杂得多，NPC可能有几十个状态，状态转换法则也更严谨，共同构成了NPC的复杂的行为系统，使得玩家在和NPC对抗时觉得NPC的确有两下子，不可等闲视之。在编程时，用C语言的分支和循环语句就可实现上面的简单FSM。但复杂的FSM，一般要用C++写一个通用的FSM类，然后根据不同的外部数据决定NPC的不同行为。也可以将FSM以矩阵的方式来实现，或将其存储在外部文件中。这样游戏设计师就可以用FSM编辑器自己编辑NPC的行为系统，然后将其FSM存在文件里，由程序自动读取运行测试，然后再进行修改和调整，而无需程序员的介入了。
 

      总结起来，FSM的优点如下：易于理解，易于编程，特别是易于纠错。如果测试游戏时发现NPC行动异常，只要在编译纠错时跟踪其状态变量就可以了。采用FSM的游戏，NPC决策速度比较快(因为是确定性的行为系统)。
 
 

模糊状态机

      FSM虽然有那么多优点，但它还有个致命的弱点：它只能处理确定性的情况。使用FSM建立的NPC的行为系统太规范了，很容易被玩家识破。于是人们想到了是否能把不确定性引入NPC的行为系统中，这样一来NPC的行为就有更多变化了。于是另一种方法应运而生，这就是模糊状态机(fuzzy
state machine，缩写为FuSM)。
      FuSM的基本思想就是在FSM基础上引入不确定性。在FSM中，只要知道了外部输入和当前状态，就可确定目标状态。而在FuSM中，即使知道了以上两点，也无法确定目标状态，而是有几个可能的目标状态。究竟转换到什么状态，则由概率决定。我们前面所示的NPC的FSM中警觉状态到追逐状态的转换，改成FuSM后，如图18-5所示。
      我们可以看到，在FuSM中，当NPC处于警觉状态时，如果敌人迫近到可驱逐范围内，我们并不确定NPC是否转换到追逐状态还是躲避状态。而是根据概率，80%的情况下NPC会进入追逐状态，有20%的情况NPC会躲避。这样一来，NPC的行为就复杂多了，游戏性也更丰富了。
我们还可以看到，这个NPC是一个比较勇敢的NPC。它在80%的情况下都是勇往直前，只有20%的情况会退缩，而我们只需要改变FuSM中概率的设定，NPC就可以拥有不同的行为特征。比如说把80%和20%调换一下，则NPC会成为一个比较胆怯的NPC。它在80%的情况下会躲藏，只有20%的情况会迎着敌人上去，而NPC行为特征的改变，是在不影响FuSM基本结构的条件下，简单地改变其概率设定而完成的。这是FuSM的一大优势!因为这样一来我们可以设计几个简单的通用的FuSM，然后通过不同的概率设定(俗称的阈值)产生各种各样行为各异的NPC。这可真是事半功倍!因为如果只用FSM的话，则每种NPC都要构造自己独有的FSM，工作量太大了。