FSM（状态机）、HFSM（分层状态机）、BT（行为树）的区别

游戏人工智能AI中最常听见的就是这三个词拉：
FSM
　　这个不用说拉，百度一大堆解释，简单将就是将游戏AI行为分为一个一个的状态，状态与状态之间的过渡通过事件的触发来形成。
　　比如士兵的行为有“巡逻”，“追击敌人”，“攻击敌人”，“逃跑”等行为，
响应的事件就有“发现敌人”，“追到敌人”，“敌人逃跑”，“敌人死亡”，“自己血量不足”等。
那么可以写成这样一个状态机：
1、士兵 “巡逻”，如果 “发现敌人”，那么，“追击敌人”
2、士兵 “追击敌人”， 如果 “追到敌人”， 那么，“攻击敌人”
3、士兵 “追击敌人”， 如果 “敌人死亡”， 那么，继续 “巡逻”
4、士兵 “攻击敌人”， 如果 “敌人死亡”， 那么，继续 “巡逻”
5、士兵 “攻击敌人”， 如果 “血量不足”， 那么，“逃跑”
　　其中，士兵就是这个FSM的执行者，红色的就是状态，蓝色的就是事件，
整个状态机的行为可以总结为：
　　当前状态=>是否满足条件1，如果是，则跳转到对应状态
　　否则=>是否满足条件2，如果是，则跳转到对应状态
由此可看出，状态机是一种“事件触发型”AI，就是只有事件的触发才会发生引起状态的变化。
 
HFSM
　　简单来说，就是FSM当状态太多的时候，不好维护，于是将状态分类，抽离出来，将同类型的
状态做为一个状态机，然后再做一个大的状态机，来维护这些子状态机。
举个决策小狗行为的例子：
　　我们对小狗定义了有很多行为，比如跑，吃饭，睡觉，咆哮，撒娇，摇尾巴等等，如果每个行为都是一个状态，用常规状态机的话，我们就需要在这些状态间定义跳转，比如在“跑”的状态下，如果累了，那就跳转到“睡觉”状态，再如，在“撒娇”的状态下，如果感到有威胁，那就跳转到“咆哮”的状态等等，我们会考量每一个状态间的关系，定义所有的跳转链接，建立这样一个状态机。如果用层次化的状态机的话，我们就先会把这些行为“分类”，把几个小状态归并到一个状态里，然后再定义高层状态和高层状态中内部小状态的跳转链接。
 
　　其实层次化状态机从某种程度上，就是限制了状态机的跳转，而且状态内的状态是不需要关心外部状态的跳转的，
　　这样也做到了无关状态间的隔离，比如对于小狗来说，我们可以把小狗的状态先定义为疲劳，开心，愤怒，然后这些状态里再定义小状态，比如在开心的状态中，有撒桥，摇尾巴等小状态，这样我们在外部只需要关心三个状态的跳转（疲劳，开心，愤怒），在每个状态的内部只需要关心自己的小状态的跳转就可以了。这样就大大的降低了状态机的复杂度，另外，如果觉得两层的状态机还是状态太多的话，可以定义更多的状态层次以降低跳转链接数。
 
（摘自此文章）
　　　　　　　


Behavir Tree
有空再更新，先看之前的文章：http://www.cnblogs.com/jeason1997/p/4803243.html
 
行为树与FSM不同，它是一种“轮询式机制”，即每次更新都会遍历树，判定逻辑是否成立，是否该继续往下执行。