如何使复杂的AI易于管理？[关闭]

过去，我使用有限状态机（FSM）和分层FSM等简单系统来控制AI行为。这种模式很快就会崩溃，也不会导致任何复杂的系统崩溃。

我听说过行为树。它们似乎是下一个显而易见的步骤，但是我还没有看到可行的实现或尚未尝试过。

还有哪些其他模式可以使复杂的AI行为易于管理？

行为树是管理AI的绝佳方法，而Ai Game开发人员是了解它们的最佳场所！在诸如Codeplex之类的地方，甚至还有AIGD自己的Sandbox引擎实现（公认的相当复杂，可能很难遵循），都有大量的示例实现。

去年在AI竞赛游戏中，有关规划者的兴奋很多，但今年很多已经消失了。最好的提示似乎仅仅是从简单开始。在大多数情况下，让您达到80％的工作的全部20％似乎完全成立

我认为重要的一个观点是，将代理为什么要完成某事与它如何执行分开。 面向目标的行动计划者可以很好地做到这一点，但还有其他解决方案。您可以从一组目标和一系列操作中进行选择，从而为构建代理提供了极大的灵活性。

行为树旨在涵盖整个解决方案-决策和行动-因此很难维护。

无论如何，您应该熟悉的一种技术是动作列表方法。在最简单的级别上，它只是动作对象的列表，每个动作对象都有其update（）方法，称为每帧。您可以对此进行快速扩展，以允许阻止操作，多个操作通道，子组等。使用高级FSM可以构建的几乎所有内容都可以通过操作以更模块化，灵活和可调试的方式实现。使用行为动作列出。

除了管理角色可以做的所有动画，路径查找和其他杂项“东西”的有用技术外，通过创建行为动作来实现基于优先级的决策系统也很简单。

有关如何使用它们的一些注意事项，请参见以下幻灯片：http : //sonargame.com/2011/11/01/new-game-slides/

可以肯定的是，《 AI编程智慧》系列中也有关于它的文章。