行为树(BT)是一种在自主代理中(例如机器人或计算机游戏中的虚拟实体)之间在不同任务之间进行切换的方法。 BT是创建模块化和反应性的复杂系统的一种非常有效的方法。这些属性在许多应用中至关重要,这导致BT从计算机游戏编程到AI和机器人技术的许多分支。在本书中,我们将首先对BTS进行介绍,然后我们描述BTS与早期切换结构的关系,并且在许多情况下如何概括。然后,这些想法被用作一套高效且易于使用的设计原理的基础。安全性,鲁棒性和效率等属性对于自主系统很重要,我们描述了一套使用BTS的状态空间描述正式分析这些系统的工具。借助新的分析工具,我们可以对BTS如何推广早期方法的形式形式化。我们还显示了BTS在自动化计划和机器学习中的使用。最后,我们描述了一组扩展的工具,以捕获随机BT的行为,其中动作的结果由概率描述。这些工具可以计算成功概率和完成时间。
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