前言
- 本着学习一下游戏AI开发的目的看了书，总体来说本书涉及的技术比较浅显，但是胜在面面俱到，很适合没有做过AI开发的同学。
- 但是本书关于模糊逻辑部分非常坑，令人发指。
概要内容
FSM
有限状态机算是最简单的一种AI的实现，它的核心是状态，逻辑运算的结果表现为状态的变化。主要包含三个要点：
- 转换：状态间的关系
- 规则：触发某一状态转换
- 事件：触发规则检查
关于FSM我之前有写过，包括网上也有很多教程。
感知系统
重要概念：
- Entity：包含玩家主体对象和环境对象
- Aspect：标记卡。这个用于让AI判断检测到的物体是不是搜索的目标。
- Sense
Sense：字面翻译过来就是个感知，它包含了视觉、听觉、触觉、嗅觉和超自然的感知（忽悠人的^_^）。
实现：以下罗列出unity引擎中的实现
- 视觉：通常用于表达AI是否看到，unity用可以使用多条射线来制作。在视觉中也有FOV的概念，这个在制作射线的时候可以作为因素考虑进去。
- 听觉、触觉、嗅觉：球体实现。触觉用碰撞体其实是比较好理解，听觉和嗅觉有点抽象，但是本质还是不同的碰撞体检测不同的layer。
- 超自然的感知：直接通过获取系统数据来实现感知，作弊的行为。
寻路
- 寻路是游戏中很重要的AI行为，书中提到了A star，也用到了unity的NavMesh组件，在这里就不具体说了。
集群行为
三个基本的概念：
- 分离性：个体之间保持固定距离
- 排列的整齐性：整体间相同的方向和速度
- 内聚性：个体与集群中心位置进保持最小距离
书中实现了多个不同的算法，也利用unity引擎的一些内置功能俩实现。
行为树
行为树体现为任务节点。在行为树中有很多功能不同的节点，有完成基础任务的叶子节点，也有用于逻辑的复合节点和修饰节点。
节点的状态一般分为三种：成功、失败、运行状态（等待）
复合节点
- 序列（Sequence）：逐个执行node，当出现失败时返回失败；否则一直执行完。node之间是and关系。
- 选择器（Selector）：只要一个node成功就返回成功，如果运行完了都没有成功的则为false。node之间是or关系。
- 注意，节点之间的and、or的关系是可以自己控制的。
修饰节点
定义：
- 修饰节点只包含一个子节点，接受子节点返回的状态。
- 可以自由组合使用
- 根据自身的参数估算子节点结果，可以根据设置重新得到一个子节点结果（反相器）或者设置子节点频率（重复器、限制器）。
反相器：NOT标识符，接受与其子节点返回状态相反的结果。
重复器：重复估算子节点特定的次数，直至满足修饰节点定义的条件。
限制器：限制子节点估算次数。
模糊逻辑
在以往的二元逻辑中，基本只有true和false。但是在模糊逻辑中，数值是
[0,1]，在这个区间内的值代表着一种模糊的状态。三个步骤
- 模糊化：根据隶属度函数从具体的输入得到对模糊集隶属度的过程。
- 推理方法：从模糊规则和输入对相关模糊集的隶属度得到模糊结论的方法。
- 去模糊化：将模糊结论转化为具体的、精确的输出的过程。
这部分的内容请移步游戏开发中的人工智能（十）：模糊逻辑 。 本书模糊逻辑部分根本就是不完整的，内容质量非常的差。