個人體會：
狀態機來實現ai更符合我們思維的樸素表達，我想任何乙個有經驗的coder都能直觀得去寫乙個自己的ai狀態機。它用於一些簡單的ai其實是沒有大問題的，(搜尋敵人，靠近，攻擊，死亡)用狀態機其實更加便捷。但是面對一些複雜的ai邏輯實現就會顯得比較繁雜。同時，當需要對現有行為邏輯進行擴充套件的時候，**上就會顯得比較吃力，因為要維護的狀態量會成倍增加。
行為樹，實現ai的過程更加得有技巧，框架設計者較為全面考慮了我們可能會遇到的種種情況，把每種情況都抽象成了乙個型別的節點，而我們要做的就是按照規範去寫節點，然後把節點連線成一顆行為樹。更加得具有物件導向的味道，行為模組間的藕合度相對較低。
舉個粗糙的例子來比較一下兩者的不同：
ai行為：吃飯 睡覺 打豆豆(很消耗體力和腦力的;)
1.打豆豆 hp -= 5 / 秒 mp -= 3 / 秒
2.吃飯 hp += 10/秒 mp -= 1 / 秒
3.睡覺 mp += 15/秒 hp -= 2/秒
4.吃飯和睡覺是不可打斷的動作(pending)，必須執行到吃飽(hp = 100) or 睡飽(mp = 100)
5.打豆豆是瞬發動作,每幀都可以執行一次
狀態機的實現邏輯圖：
行為樹的實現邏輯圖：
其實不管你知不知道什麼是selector,condition都不要緊，至少從上圖，應該可以看出來，行為樹節點間的聯絡並不像狀態機那樣得「緊密」。
選擇兩種不同的ai實現方法，也決定了具體行為的實現邏輯。
比如對於sleep動作的實現，如果是狀態機：
function sleep() =
if y == 100 then
awakeevent()
return
end
hp -= x
mp += y
end
然後每一幀執行sleep()
如果是選擇行為樹:
function sleep()
local sleeptime = (100/15)
–不好意思亂入了一段cocos2dx的**
self:runaction(cc.sequence:create(cc.delaytime:create(sleeptime),cc.callfunc:create(cancelpending)))
local cancelpending = function()
pending = false
end
end羅列一下行為樹的概念：
對於有限狀態機而言，必須明確 狀態的轉換方式；對於行為樹，必須明確狀態前提：前提條件
每乙個行為必須有「前提條件」 ，這決定了該行為是否被選擇。
行為樹的運算也是通過幀迴圈的update來驅動，不一定是每幀都update，但是要週期性update。
每一次run從根節點(root)開始，每一執行都會選擇乙個可行的子節點執行，這種選擇可以是隨機方式，也可以是預設好優先條件
行為樹由葉子節點和中間節點組成，葉子節點是最基本的行為(如跑動，攻擊)，中間節點代表邏輯單元(巡邏，逃跑)。
當乙個葉子節點被選擇後，就會啟用其對應的基本的行為
最基本的行為可能執行成功也可能失敗。
高等級的行為（中間節點）是否執行成功依賴於他們的孩子節點是否執行成功。
乙個子節點失敗可能導致父母節點擊擇另外乙個孩子。
除了選擇(selector)乙個單獨的子節點行為，乙個節點還可能順序(sequence)or並行(concurrent)得執行他的所有子節點。
乙個行為除了有前提條件，可能還有上下文條件(父節點or孩子節點可能儲存一定的狀態變數)。
高優先順序的行為可能搶占低優先順序的行為
各種節點的詳細描述：
* selector node 選擇節點
描述：從頭到尾，按順序選擇第乙個執行條件為真的子節點，遇到true停止。
處理流程：當執行本型別node時，它將從begin到end迭代執行自己的child node：如遇到乙個child node執行後返回true，那停止迭代，本node向自己的parent node也返回true；否則所有child node都返回false，那本node向自己的parent node返回false。
從**實現的角度來談下優缺點
優點：
1. 行為邏輯和狀態資料分離，任何節點寫好以後可以反覆利用
2. 重用性高，可用通過重組不同的節點來實現不同的行為樹
3. 呈線性的方式擴充套件，易於擴充套件
4. 可配置，把工作交給designer
5. 能夠勝任」ai」 「掉寶」等等場景。
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