Behavior Tree (Дерево Поведения) – это структура данных, используемая в программировании искусственного интеллекта (AI), особенно в играх и робототехнике, для моделирования принятия решений у неигровых персонажей (NPC) или автономных агентов. Эта структура представляет собой иерархию задач или поведений, которые AI должен выполнить. **Основные компоненты Behavior Tree:** 1. **Узлы (Nodes)**: Основные элементы дерева, каждый из которых представляет собой задачу или проверку. 2. **Листья (Leaves)**: Конечные узлы дерева, представляющие конкретные действия (например, перемещение, атака) или условия (например, проверка здоровья). 3. **Композитные Узлы (Composite Nodes)**: Узлы, которые управляют выполнением своих дочерних узлов. Они включают: - **Selector (Селектор)**: Выполняет дочерние узлы по порядку, пока один из них не завершится успешно. - **Sequence (Последовательность)**: Выполняет дочерние узлы по порядку, требуя успешного выполнения всех дочерних узлов. 4. **Декораторы (Decorators)**: Узлы, которые изменяют поведение своих дочерних узлов, например, ограничивая количество раз, которое может выполняться дочерний узел. **Принцип работы:** - Behavior Tree выполняется с корня (верхнего узла), который последовательно вызывает дочерние узлы в соответствии с их логикой (селектор, последовательность и т.д.). - Каждый узел возвращает статус выполнения: успех, неудача или выполняется. - В зависимости от возвращаемого статуса, дерево решает, какой узел активировать дальше. **Преимущества использования Behavior Tree:** - **Модульность и Гибкость**: Легко добавлять, изменять или удалять поведения без влияния на остальную часть дерева. - **Читаемость и Понятность**: Деревья поведения легче читать и понимать, особенно по сравнению с традиционными конечными автоматами (Finite State Machines, FSM). - **Динамичность**: Позволяют AI динамически приспосабливаться к изменениям в окружающей среде, выбирая различные поведения в зависимости от ситуации. Behavior Trees широко используются в игровой индустрии для создания убедительного и адаптивного AI, поскольку они предлагают хороший баланс между контролем разработчика и автономностью AI.