我想实现一个复杂的分支逻辑 Android 业务应用程序，用作营销问卷工具，有很多问题，并根据用户的反应在其中进行分支。我很困惑是将对话逻辑实现为 FSM 还是行为树。作者使用树来实现状态机。例如，在 Ian Millington 等人的人工智能游戏中，作者建议将决策树用于 FSM。但是，我认为 FSM 可以有闭包，例如在“发出警报”和“防御”之间进行转换将使其成为图表而不是树。我的第一个问题是树和状态机有什么区别？第二个是什么对我的应用程序来说是一个好的实现，管理高水平的分支复杂性？
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行为树和决策树是两个不同的东西。行为树是面向目标和反应性的（更适合在类似游戏的环境中模拟代理或智能实体的决策），并且决策树是一个很好的工具，用于根据动作的效用来规范（和存储）决策给定的状态。主要是，在第一种方法中，执行更加有状态（执行与您在树中的状态相关联），而在后一种方法中则更加无状态（整个树被评估为从根到叶以到达结论）。
也就是说，从您的描述看来，您正在寻找的是基于规则的专家系统。
于 2013-04-11T16:55:44.423 回答
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我认为根据定义，FSM 只有一个入口点，而行为树可以有多个输入。树是图，但图不是树。树是一个无环图，其中叶子永远不会有多个父节点。所以在这方面，树更适合FSM。
无论如何，我想这种类型的模拟超出了 android api 的范围。因此，我会更多地关注 Java 中可用的工具类型。我曾经用 Java 做过一个机器学习研究项目。我最终实现了一个自定义 Tree 数据结构以促进多线程。
我希望这会有所帮助！
于 2011-07-14T14:41:46.280 回答
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FSM 是由转换链接的状态图。对于复杂的 fsm，由于复杂的转换，很难扩展。
对于行为树，每个节点都由其父节点管理，转换实际上隐含在父子关系中，因此更容易扩展现有的行为树。
于 2015-12-24T09:48:37.890 回答