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AI 框架
发布于: 2020-1-5   更新于: 2021-12-12   收录于: AI
文章字数: 2189   阅读时间: 5 分钟  

AI 框架

主流 AI 的设计

有限状态机

有限状态自动机 (Finite State Machine，FSM) 是表示有限多个状态以及在这些状态（State）之间转移（Transition）和动作（Action）的数学模型
有限状态机的模型体现了两点：

  1. 状态首先是离散的：某一时刻只能处于某种状态之下，且需要满足某种条件才能从一种状态转移到另一种状态
  2. 状态总数是有限的
    对象身上任何数据都是状态，这种方法又要把一些状态定义成一种新的节点，对象身上状态变化会引起节点之间的转换，执行对应的方法，比如 OnEnter、OnExit 等等
    这里以怪物来举例，怪物可以分为多种状态，巡逻，攻击，追逐，返回
    怪物的状态变化有：
  • 巡逻->追逐 巡逻状态发现远处有敌人变追逐状态
  • 巡逻->攻击 巡逻发现可以攻击敌人变攻击状态
  • 攻击->追逐 攻击状态发现敌人有段距离于是去追逐
  • 攻击->返回 攻击状态发现距离敌人过远变返回状态
  • 追逐->返回 追逐状态发现距离敌人过远变返回状态

这里面涉及太多的状态转换，任何两个节点都可能需要连接，一旦节点更多，将成为超级复杂的网状结构，复杂度是 N 的平方级，维护起来十分困难
为了解决网状结构变复杂的问题于是又升级为分层状态机等等
当然各种打补丁的方法还是没能解决本质的问题

行为树

可能大家都觉得状态机解决复杂 AI 实在太困难了，于是有人想出了行为树来做 AI
行为树的 AI 是响应式 AI，这棵树从上往下（或者从左往右执行，这里以从上往下举例）实际上是把 action 节点排了个优先级，上面的 action 最先判断是否满足条件，满足则执行
行为树的复杂度是 N，比状态机大大简化，但是仍然存在不少缺陷，AI 太复杂的时候，树会变得非常大，而且难以重构
行为树的另外一个缺陷是某些 action 节点是个持久的过程，也就是说是个协程，行为树管理起协程起来不太好处理，比如上面的例子，需要移动到目标身边，这个移动究竟是做成协程呢，还是每帧 move 呢？这是个难题，怎么做都不舒服

我的做法

首先 AI 是什么呢？
AI 就是不停的根据当前的状态，执行相应的行为，这就是 AI 的本质！
这两句话分成两部分，一是状态判断，二是执行行为
状态判断好理解，行为是啥？
以上面状态机的怪物举例子，怪物的行为就是巡逻，攻击敌人，返回巡逻点

比如：

巡逻 —— 当怪物在巡逻范围内，周围没有敌人，选择下一个巡逻点，移动
攻击敌人 —— 当怪物发现警戒范围内有敌人，如果攻击距离够就攻击，不够就移动过去攻击
返回 —— 当怪物发现离出生点超过一定距离，加上无敌 buff，往出生点移动，到了出生点，删除无敌 buff

跟状态机不一样的是，这 3 个状态的变化完全不关心上一个状态是啥，只关心当前的条件是否满足，满足就执行行为
行为可能能瞬间执行，也可能是一段持续的过程。比如巡逻，选下一个巡逻点移动过去，走到了再选一个点，不停的循环
比如攻击敌人，可能需要移动到目标去攻击

怎么设计这个 AI 框架呢？到这里就十分简单了，抽象出 AI 节点，每个节点包含条件判断，跟执行行为。行为方法应该是一个协程

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public class AINode
{
	public virtual bool Check(Unit unit) // 检测条件是否满足
	{		
	}

	public virtual ETTask Run(Unit unit)
	{		
	}
}

进一步思考，假如怪物在巡逻过程中，发现敌人，那么怪物应该要打断当前的巡逻，转而去执行攻击敌人的行为
因此我们行为应该需要支持被打断，也就是说行为协程应该支持取消，这点特别需要注意，行为 Run 方法中任何协程都要支持取消操作！

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public class AINode
{
	public virtual bool Check(Unit unit)
	{		
	}

	public virtual ETVoid Run(Unit unit, ETCancelToken cancelToken)
	{
	}
}

实现三个ai节点 XunLuoNode(巡逻) GongjiNode(攻击) FanHuiNode(返回)

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public class XunLuoNode: AINode
{
	public virtual bool Check(Unit unit)
	{
		if (不在巡逻范围)
		{
			return false;
		}
		if (周围有敌人)
		{
			return false;
		}
		return true;
	}

	public virtual ETVoid Run(Unit unit, ETCancelToken cancelToken)
	{
		while (true)
		{
			Vector3 nextPoint = FindNextPoint();
			bool ret = await MoveToAsync(nextPoint, cancelToken); // 移动到目标点, 返回false表示协程取消
			if (!ret)
			{
				return;
			}
			// 停留两秒, 注意这里要能取消，任何协程都要能取消
			bool ret = await TimeComponent.Instance.Wait(2000, cancelToken);
			if (!ret)
			{
				return;
			}
		}
	}
}

同理可以实现另外两个节点。光设计出节点还不行，还需要把各个节点串起来，这样 AI 才能转动

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AINode[] aiNodes = {xunLuoNode, gongjiNode, fanHuiNode};
AINode current;
ETCancelToken cancelToken;
while(true)
{
	// 每秒中需要重新判断是否满足新的行为了，这个时间可以自己定
	await TimeComponent.Instance.Wait(1000);

	AINode next;
	foreach(var node in aiNodes)
	{
		if (node.Check())
		{
			next = node;
			break;
		}
	}

	if (next == null)
	{
		continue;
	}

	// 如果下一个节点跟当前执行的节点一样，那么就不执行
	if (next == current)
	{
		continue;
	}

	// 停止当前协程
	cancelToken.Cancel();

	// 执行下一个协程
	cancelToken = new ETCancelToken();
	next.Run(unit, cancelToken).Coroutine();
}

这段代码十分简单，意思就是每秒钟遍历节点，直到找到一个满足条件的节点就执行，等下一秒再判断，执行下一个节点之前，先打断当前执行的协程
几个使用误区:

  1. 行为中如果有协程必须能够取消，并且传入 cancelToken，否则会出异常，因为怪物一旦满足执行下个节点，需要取消当前协程
  2. 跟行为树与状态机不同，节点的作用只是一块逻辑，节点并不需要共享。共享的是协程方法，比如 MoveToAsync，怪物巡逻节点可以使用，怪物攻击敌人节点中追击敌人也可以使用
  3. 节点可以做的非常庞大，比如自动做任务节点，移动到 npc，接任务，根据任务的子任务做子任务，比如移动到怪点打怪，移动到采集物去采集等等，做完所有子任务，移动到交任务 npc 交任务。所有的一切都是写在一个 while 循环中，利用协程串起来

思考一个问题，怎么设计一个压测机器人呢？压测机器人需要做到什么？自动做任务，自动玩各种系统，自动攻击敌人，会反击，会找人聊天等等。把上面说的每一条做成一个 AI 节点即可

AI
框架
Go