基于ecs-framework开发的AI（BehaviourTree、UtilityAI、FSM）系统，一套已经非常完整的系统。大家可以自行看源代码来学习，项目当中也有好几个示例，如果对项目你有更多的解决方案可发起 pull request请求或者有任何疑问可发起issue。
- src
源目录- behaviourTree
行为树主目录- actions
动作是行为树的节点。比如： 播放动画，触发事件等。 - composites
Composites是行为树中的父节点，他们容纳一个或多个子节点，并以不同的方式执行。 - conditionals
它们由IConditional接口标识。它们会检查游戏世界的某些情况，并返回成功或失败 - decorators
装饰器可以通过各种方式修改子任务的行为，例如： 反转结果，运行知道失败等
- actions
- utilityAI
实用AI主目录- actions
AI执行的操作 - considerations
列出评估和行为清单。计算一个分数，用数字表示Action的有效使用情况。 - reasoners
从附加的Reasoner的事项列表中选择最佳的事项。AI的根源
- actions
- core
egret核心扩展 - test
示例工程- utilityActions
实用AI示例目录
- utilityActions
- behaviourTree
行为树由节点树组成。节点可以根据世界状态做出决策并执行操作。它包含一个BehaviorTreeBuilder类，它提供了一个用于设置行为树的API。BehaviorTreeBuilder是一种使行为树减少使用并快速启动的方法。
- Sequence 一旦子节点返回失败，就返回失败。如果子节点返回成功，它将在行为树的下一帧运行下一个子节点。
- Selector 只要子节点任意一个返回成功，就返回成功。如果子节点返回失败，它将在行为树的下一帧运行下一个子节点。
- Parallel 运行每个子节点直到子节点返回失败。它不同于Sequence仅在于它在每帧都会运行所有子节点
- ParallelSelector 同Selector,除了它自身将在每帧都运行所有子节点
- ParallelSequence 同Sequence,除了它自身将在每帧都运行所有子节点
- RandomSequence 同Sequence，在执行前将子节点随机打乱后运行
- RandomSelector 同Selector, 在执行前将子节点随机打乱后运行
- RandomProbability: 当随机概率高于指定的成功率时返回成功
- ExecuteActionConditional: 包装一个Func并未做Conditional执行。用于原型设计和避免为简单的条件创建单独的类。
- AlwaysFail: 无论子结果如何，总是返回失败
- AlwaysSuccedd: 无论子结果如何，总是返回成功
- ConditionalDecorator: 包装条件，并且仅在满足条件时才运行其子项。
- Repeater: 重复其子任务指定次数
- UntilFail: 继续执行其子任务，直到返回失败
- UntilSuccess: 继续执行其子任务，直到返回成功
- Inverter: 反转子结果
- ExecuteAction: 包装一个Func并将其作为动作执行。
- WaitAction： 等待指定的时间
- LogAction：将字符串记录到控制台用于调试。
- BehaviorTreeReference:运行另一个行为树
最复杂的AI解决方案。最适合在动态环境中使用，基于效用的AI可以采取大量潜在竞争行为的情况。
class AiComponent{
private _tree: BehaviorTree<AiComponent>;
public state: State = new State();
private _distanceToNextLocation: number = 10;
public update(){
if (this._tree)
this._tree.tick();
}
public start(){
let builder = BehaviorTreeBuilder.begin(this);
builder.selector(AbortTypes.Self);
// 睡觉最重要
builder.conditionalDecoratorR(m => m.state.fatigue >= State.MAX_FATIGUE, false);
builder.sequence(AbortTypes.LowerPriority)
.logAction("-- 累了,准备回家")
.action(m => m.goToLocation(Locate.Home))
.logAction("-- 准备上床")
.action(m => m.sleep())
.endComposite();
// 喝水第二重要
builder.conditionalDecoratorR(m => m.state.thirst >= State.MAX_THIRST, false);
builder.sequence(AbortTypes.LowerPriority)
.logAction("-- 渴了! 准备喝水")
.action(m => m.goToLocation(Locate.Saloon))
.logAction("-- 开始喝水")
.action(m => m.drink())
.endComposite();
// 存钱第三重要
builder.conditionalDecoratorR(m => m.state.gold >= State.MAX_GOLD, false);
builder.sequence(AbortTypes.LowerPriority)
.logAction( "--- 背包满了，准备去银行存钱." )
.action( m => m.goToLocation( Locate.Bank ) )
.logAction( "--- 开始存钱!" )
.action( m => m.depositGold() )
.endComposite();
// 赚钱最后
builder.sequence()
.action(m => m.goToLocation(Locate.Mine))
.logAction("-- 开始挖矿！")
.action(m => m.digForGold())
.endComposite();
builder.endComposite();
this._tree = builder.build();
}
private digForGold(): TaskStatus{
console.log(`开始金币增加: ${this.state.gold}.`);
this.state.gold++;
this.state.fatigue++;
this.state.thirst++;
if( this.state.gold >= State.MAX_GOLD )
return TaskStatus.Failure;
return TaskStatus.Running;
}
private drink(): TaskStatus{
console.log(`开始喝水, 口渴程度: ${this.state.thirst}`);
if( this.state.thirst == 0 )
return TaskStatus.Success;
this.state.thirst--;
return TaskStatus.Running;
}
private sleep(): TaskStatus{
console.log(`开始睡觉, 当前疲惫值: ${this.state.fatigue}`);
if (this.state.fatigue == 0)
return TaskStatus.Success;
this.state.fatigue--;
return TaskStatus.Running;
}
private goToLocation(location: Locate): TaskStatus{
console.log(`前往目的地: ${location}. 距离: ${this._distanceToNextLocation}`);
if (location != this.state.currentLocation){
this._distanceToNextLocation--;
if (this._distanceToNextLocation == 0){
this.state.fatigue ++;
this.state.currentLocation = location;
this._distanceToNextLocation = Math.floor(Random.range(2, 8));
return TaskStatus.Success;
}
return TaskStatus.Running;
}
return TaskStatus.Success;
}
private depositGold(): TaskStatus{
this.state.goldInBank += this.state.gold;
this.state.gold = 0;
console.log(`存钱进入银行. 当前存款 ${this.state.goldInBank}`);
return TaskStatus.Success;
}
}class State{
public static MAX_FATIGUE: number = 10;
public static MAX_GOLD = 8;
public static MAX_THIRST = 5;
public fatigue: number = 0;
public thirst: number = 0;
public gold: number = 0;
public goldInBank: number = 0;
public currentLocation: Locate = Locate.Home;
}
enum Locate{
Home,
InTransit,
Mine,
Saloon,
Bank
}这两个文件是主要行为树文件。最后只需要在主文件当中进行实例化 AiComponent.
this.aiComponent = new AiComponent();
this.aiComponent.start();并且对egret当中egret.Event.ENTER_FRAME进行监听。让行为树系统进行每帧更新
this.aiComponent.update();
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent