转自http://www.aisharing.com/archives/530

行为树最后一个要讲的地方，是关于前提（Precondition），在第一部分里，我略微提到了一下，这次我们来仔细看看，再来看看关于前提的纯虚基类的定义：

 1: class BevNodePrecondition

 2: {

 3: public:

 4:     virtual bool ExternalCondition(const BevNodeInputParam& input) const = 0;

 5: };

每一个前提类，都需要实现这个判断的虚函数。我在《用类来表示逻辑运算–关于行为树前提的一种实现方式》提到，我们可以用类来表示逻辑运算，这样的好处是可以做到模块化，同样的判断条件可以复用，所以在库中，我也实现了这种逻辑的表达方式，定义了基本的逻辑运算类

 1: class BevNodePreconditionTRUE{};

 2: class BevNodePreconditionFALSE{};

 3: class BevNodePreconditionNOT{};

 4: class BevNodePreconditionAND{};

 5: class BevNodePreconditionOR{};

 6: class BevNodePreconditionXOR{};

从这些类的名字应该就可以明显的看出这些类的含义了，和逻辑操作符一样，有些类的构造函数需要两个参数，以此来表示二元的逻辑运算（AND，OR，XOR），有些只需要一个参数，以此来表示一元的逻辑运算（NOT）。前提类被用来附在行为树的节点上（每一个节点都可以附加），默认情况下，节点上是没有前提类的，也就是不存在“外在前提”，而只有“内在前提”，这和附了一个BevNodePreconditionTRUE（永远返回True）的“外在前提”的节点是等价的。

好了，行为树库的内容基本就是这些了。接下去我们来看看例子程序，介绍如何用库来创建行为树，例子的代码在BevTreeTest这个工程中，编译后可直接运行，这个例子分别演示了三个行为树，从简单到复杂，单击鼠标可以在这三个例子间切换。这个程序实现了这样一个功能，“在场景地图上，定时会产生一个目标点，智能体就会根据行为树的定义，用不同的行为模式移动到目标点”。

在这个程序中，我为智能体一共定义了4个行为：

 1: class NOD_Idle{};      //空闲，表现是颜色不停变化

 2: class NOD_Breathe{};   //呼吸，表现是大小规律性变化

 3: class NOD_MoveTo{};    //移动，平移到某目标点

 4: class NOD_FaceTo{};    //转向，转向到某方向

再定义了2个“外在前提”：

 1: class CON_HasReachedTarget{};    //是否到达目标点

 2: class CON_HasFacedToTarget{};    //是否朝向目标点

我就用第一个例子来说，第一例子的行为树图如下：

这是一个很简单的行为树，根节点是一个带优先级的选择节点，所以MoveTo比Idle的优先级高，MoveTo带有一个“外在前提”，“当没有到达目标点”时，会选在MoveTo的行为，反之，则选Idle的行为。

在代码中，可以这样来定义这棵行为树

 1: BevNode& ret =

 2:     BevNodeFactory::oCreatePrioritySelectorNode(NULL, "root");

 3:         BevNodeFactory::oCreateTeminalNode<NOD_MoveTo>(&ret, "move to")

 4:             .SetNodePrecondition(new BevNodePreconditionNOT(new CON_HasReachedTarget()));

 5:         BevNodeFactory::oCreateTeminalNode<NOD_Idle>(&ret, "idle")

 6:             .SetNodePrecondition(new BevNodePreconditionTRUE());

 7: m_BevTreeRoot = &ret;

我在库中定义了一些工厂方法，帮助创建相关的节点。值得注意的是，我在这里演示了用类表示逻辑的用法。我在定义行为树的时候，会用一些格式上的缩进，来表示相应的父子结构，这仅仅是为了视觉上比较明了。当然，以后可以改进行为树的定义接口，更可以用数据文件来定义行为树。

这样定义完毕后，我们就可以用行为树来决策我们的行为了，代码相当简单

 1: BevNodeInputParam input(&m_BevTreeInputData);

 2: BevNodeOutputParam output(&m_BevTreeOutputdata);

 3: if(m_BevTreeRoot->Evaluate(input))

 4: {

 5:     m_BevTreeRoot->Tick(input, output);

 6: }

在例子中，我尽量把行为树中要输出的变量写到BevNodeOutputParam结构中（而不是直接修改智能体的信息），这样做的好处是可以让行为树的输入和输出的接口相当清晰，做成黑盒，可以参考我在这里的讨论。

第二个例子演示了并行节点的用法，第三个例子演示了序列节点的用法，就不多说了，大家可以自行看代码。

所有的代码可以通过以下方式获得：

下载地址：

GoogleCode下载点（exe文件夹中已包含可执行文件）

也可用svn通过以下地址来得：

http://tsiu.googlecode.com/svn/branches/blogver/

编译方法：

用VS2005以上打开，选择Debug NoDx或者Release NoDx，编译后，运行BevTreeTest.

相关代码：

TAI_BevTree.h

TAI_BevTree.cpp

关于TsiU

TsiU是我一直在维护的一个自己用的小型的框架，我平时做的一些AI的sample，或者一些工具，都会基于这个框架，TsiU有一些基本的UI控件库，网络模块库，GDI绘图模块，D3D绘图模块等等，可以快速的做成一个小型的示例程序，很方便（具体可参考SampleAppｓ里的例子程序），并且整个架构是用Object的方式来组织，非常容易理解和扩展。整个框架很轻量化，基本就是做了一些底层的基本的功能，这样我在平时做东西的时候，就不需要重新写底层了，把精力都放在高层的实现了。以后分享代码都会基于这个框架，大家也可以通过svn来随时update到我最新的改动。下图就是TsiU里的几个工程介绍，代码不多，大家想看的也可以自己看一下:)