遊戲人工智能AI中最常聽見的就是這三個詞：

FSM

這個不用說拉，百度一大堆解釋，

簡單將就是將遊戲AI行為分為一個一個的狀態，狀態與狀態之間的過渡通過事件的觸發來形成。

比如士兵的行為有“巡邏”，“追擊敵人”，“攻擊敵人”，“逃跑”等行為，

響應的事件就有“發現敵人”，“追到敵人”，“敵人逃跑”，“敵人死亡”，“自己血量不足”等。

那麽可以寫成這樣一個狀態機：

1.士兵 “巡邏”，如果 “發現敵人”，那麽，“追擊敵人”

2.士兵 “追擊敵人”， 如果 “追到敵人”， 那麽，“攻擊敵人”

3.士兵 “追擊敵人”， 如果 “敵人死亡”， 那麽，繼續 “巡邏”

4.士兵 “攻擊敵人”， 如果 “敵人死亡”， 那麽，繼續 “巡邏”

5.士兵 “攻擊敵人”， 如果 “血量不足”， 那麽，“逃跑”

其中，士兵就是這個FSM的執行者，紅色的就是狀態，藍色的就是事件，

整個狀態機的行為可以總結為：

當前狀態=>是否滿足條件1，如果是，則跳轉到對應狀態

　　否則=>是否滿足條件2，如果是，則跳轉到對應狀態

由此可看出，狀態機是一種“事件觸發型”AI，就是只有事件的觸發才會發生引起狀態的變化。

HFSM

簡單來說，就是FSM當狀態太多的時候，不好維護，於是將狀態分類，抽離出來，將同類型的

狀態做為一個狀態機，然後再做一個大的狀態機，來維護這些子狀態機。

舉個決策小狗行為的例子：

我們對小狗定義了有很多行為，比如跑，吃飯，睡覺，咆哮，撒嬌，搖尾巴等等，如果每個行為都是一個狀態，

用常規狀態機的話，我們就需要在這些狀態間定義跳轉，比如在“跑”的狀態下，如果累了，那就跳轉到“睡覺”狀態，

再如，在“撒嬌”的狀態下，如果感到有威脅，那就跳轉到“咆哮”的狀態等等，我們會考量每一個狀態間的關系，定

義所有的跳轉鏈接，建立這樣一個狀態機。如果用層次化的狀態機的話，我們就先會把這些行為“分類”，把幾個小狀

態歸並到一個狀態裏，然後再定義高層狀態和高層狀態中內部小狀態的跳轉鏈接。

其實層次化狀態機從某種程度上，就是限制了狀態機的跳轉，而且狀態內的狀態是不需要關心外部狀態的跳轉的，

這樣也做到了無關狀態間的隔離，比如對於小狗來說，我們可以把小狗的狀態先定義為疲勞，開心，憤怒，然後這些

狀態裏再定義小狀態，比如在開心的狀態中，有撒橋，搖尾巴等小狀態，這樣我們在外部只需要關心三個狀態的跳

轉（疲勞，開心，憤怒），在每個狀態的內部只需要關心自己的小狀態的跳轉就可以了。這樣就大大的降低了狀態機的復雜度，

另外，如果覺得兩層的狀態機還是狀態太多的話，可以定義更多的狀態層次以降低跳轉鏈接數。

（摘自此文章）http://www.aisharing.com/archives/393

Behavir Tree

有空再更新，先看之前的文章：http://www.cnblogs.com/jeason1997/p/4803243.html

參考：http://www.aisharing.com/archives/439

行為樹與FSM不同，它是一種“輪詢式機制”，即每次更新都會遍歷樹，判定邏輯是否成立，是否該繼續往下執行。

FSM（狀態機）、HFSM（分層狀態機）、BT（行為樹）的區別