用800行代码做个行为树（Behavior Tree）的库（1）

转自：http://www.aisharing.com/archives/517
最近一直在忙新项目的准备，甚少涉及AI的东西，所以博客也疏于更新。春节前，收到一个网友的邮件，说看了行为树的一些东西，但还是不知道如何去入手实现，我就乘着春节假期，动手写了一个简单的行为树的库，和大家一起边分析代码，边说说行为树的具体实现方法。这个库很简单，一共也就800行的代码左右，不过麻雀虽小，五脏俱全，行为树中的主要部分基本都有涵盖，包括前提（Precondition），选择节点（Selector），并行节点（Parallel），序列节点（Sequence）等等。在分析代码前，如果有朋友对行为树的相关概念还不是很了解，建议先阅读本站上对于行为树介绍的相关文章。这次的代码以及示例程序，还是基于我自己维护的一个框架TsiU，在系列文章的最后会给出下载链接。行为树，由名字就可以看到，它是一个树结构，通过各个节点相互连接，所以我先定义了节点的基类：

1: class BevNode{}

要把树链接起来，需要在这个类中保留父节点指针，和子节点指针，我用了一个固定的数组来保存子节点指针，它的大小是16，也就是说，一个节点最多可以有16个子节点

1: class BevNode

2: {

3: protected:

4:     BevNode*    mao_ChildNodeList[k_BLimited_MaxChildNodeCnt];

5:     ...

6:     BevNode*    mo_ParentNode;

7: }

有了这些变量的定义，我们就可以串联起一颗树了。到目前为止，这个节点类还仅仅是一个树的节点，作为行为树的节点还差了些东西，在以前的介绍中，我们知道行为树的每一个节点都可以绑定一个称为前提（Precondition）的部分，用来作为是否进入这个节点的条件，在我的实现中，我把这个前提拆分成了两个部分，一个称为“内在前提”，一个称为“外在前提”。“内在前提”是和节点类静态绑定的（也就是说，这个节点的固有前提），而“外在前提”是可以和节点做动态绑定的。这样做的原因是，由于在行为树上，节点是可以被复用的，在不同的子树上他的进入条件往往是不同的。比如，“移动”，这是一个常见的行为节点，逃跑的时候，可能需要“移动”，追击的时候也需要“移动”，但进入这个节点需要不同的“外在前提”，所以这里就需要让节点支持动态绑定的前提。“内在前提”，我用继承的方式来实现，而“外在前提”，我用了另一个类来实现

1: class BevNode

2: {

3: public:

4:     bool Evaluate(const BevNodeInputParam& input)

5:     {

6:         return (mo_NodePrecondition == NULL || mo_NodePrecondition->ExternalCondition(input)) && _DoEvaluate(input);

7:     }

8: protected:

9:     virtual bool _DoEvaluate(const BevNodeInputParam& input)

10:     {

11:         return true;

12:     }

13: protected:

14:     BevNodePrecondition* mo_NodePrecondition;

15: }

可以看到这里用到了一个叫做BevNodePrecondition的类，用来表示“外在前提”，他是一个纯虚函数，只有一个方法，先看一下它的定义，后面会有详细的讨论。

1: class BevNodePrecondition

2: {

3: public:

4:     virtual bool ExternalCondition(const BevNodeInputParam& input) const = 0;

5: };

_DoEvaluate虚方法就是需要被子类继承并实现的“内在前提”，这两种前提在Evaluate方法中被结合了起来，用来检测进入条件，当返回True时，就表示当前节点可以被运行。返回False时，就表示当前节点进入条件不满足，不能被运行。在节点基类的中，还有两个重要的方法是:

1: class BevNode

2: {

3: public:

4:     void Transition(const BevNodeInputParam& input)

5:     {

6:         _DoTransition(input);

7:     }

8:     BevRunningStatus Tick(const BevNodeInputParam& input, BevNodeOutputParam& output)

9:     {

10:         return _DoTick(input, output);

11:     }

12: }

转移（Transition）的概念是第一次出现，转移（Transition）指从上一个可运行的节点切换到另一个节点的行为。这个方法会被在节点切换的时候调用，比如，在一个带优先级的选择节点下有节点A，和节点B，节点A的优先级高于节点B，当前运行的节点是B，然后发现节点A可以运行了，但带优先级的选择节点就会选择去运行节点A，这时就会调用节点B的Transition方法，所以在这个方法中，一般可以用来做一些清理的工作。Tick方法就是通常的更新方法，就不多说了。再来看一下这三个重要方法的参数，一共有两种类型的参数，BevNodeInputParam和BevNodeOutputParam，前者是传入参数，可以认为是行为树的输入，用const作为限定符，表示只读，后者是传出参数，可以认为是行为树的输出，可以修改。其实，从代码中可以看到，这两种类型的本质都是一样的，都是一个名为AnyData的类

1: typedef AnyData BevNodeInputParam;

2: typedef AnyData BevNodeOutputParam;

由于输入和输出参数是游戏相关的，所以这里用AnyData这个类来表示，这个类可以存放任意的数据结构，所以，这个类中真正的内容是需要玩家自己定义的。最后来看看行为树是如何被定义和更新的（可以在示例程序中找到相关代码）

1: //define input & output data

2: struct BevInputData{...}

3: struct BevOutputData{...}

4: BevInputData    m_BevTreeInputData;

5: BevOutputData   m_BevTreeOutputdata;

6: ....

7: //create tree

8: m_BevTreeRoot = CreateTree();

9: ...

10: //update

11: BevNodeInputParam input(&m_BevTreeInputData);

12: BevNodeOutputParam output(&m_BevTreeOutputdata);

13: if(m_BevTreeRoot->Evaluate(input))

14: {

15:     m_BevTreeRoot->Tick(input, output);

16: }

定义自己的输入和输出参数（BevInputData，BevOutputData）

创建行为树，保存根节点指针（m_BevTreeRoot）

测试是否有可以运行的节点，如有则更新

（待续…）