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FSM有限状态机

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简介

了解FSM之前需要了解一下状态机

FSM是状态机的一种实现方式，它把复杂的控制逻辑分解成有限个稳定状态，在每个状态上判断事件，变连续处理为离散数字。

原理

发生事件(event)后，根据当前状态(cur_state) ，决定执行的动作(action)，并设置下一个状态号(nxt_state)。

特点

  • 有限
  • 状态离散性

因为有限状态机是个封闭系统，具有结束状态，所以它是有限的。

状态离散性：离散的某一时刻只能处于某种状态之下，且需要满足某种条件才能从一种状态转移到另一种状态。

设计

状态机的设计状态之间的关系是一个麻烦的事情，所以在设计的过程中需要借助状态图或者状态表来设计。

个人喜欢现态/次态表，其中填写事件和动作，然后将条件梳理。

代码

FSM实现事件检测可以通过“轮询”或者“事件驱动”的方式。下面代码是采用轮询的方式。

这是一本书中提到的通用FSM状态机源码 其中包括了1.Description 2.Component 3.C#-FSMSystem.cs 4.Example。

部分代码展示。

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public enum Transition
{
    NullTransition = 0,
}
 public enum StateID
{
    NullStateID = 0,
}
 public abstract class FSMState
{
    protected Dictionary<Transition, StateID> map = new Dictionary<Transition, StateID>();
    protected StateID stateID;
    public StateID ID { get { return stateID; } }

    public void AddTransition(Transition trans, StateID id){}
    public void DeleteTransition(Transition trans){}
    public StateID GetOutputState(Transition trans){}

    public virtual void DoBeforeEntering() { }
    public virtual void DoBeforeLeaving() { } 

    public abstract void Reason(GameObject player, GameObject npc);
    public abstract void Act(GameObject player, GameObject npc);
} 

public class FSMSystem
{
    private List<FSMState> states;
    private StateID currentStateID;
    public StateID CurrentStateID { get { return currentStateID; } }
    private FSMState currentState;
    public FSMState CurrentState { get { return currentState; } }
    public FSMSystem()
    {
       states = new List<FSMState>();
    }

    public void AddState(FSMState s){}
    public void DeleteState(StateID id){}
    public void PerformTransition(Transition trans){}
}

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优缺点

  • 优点
  • 缺点

优点：相对简单的状态机来使用swich那样不方便扩展，将事件放置具体状态中相对来说好维护

缺点：1.随着状态的增加我们会发现有很多相似的状态 2.随着状态的增多，维护链接成本还是很高的 3.很难做到状态并行

下图是我画的状态图

它的表现效果是双方士兵们出阵然后开始群殴，直至一方士兵全部死亡。当时并没有采用现态/次态表，很遗憾很乱，而且事件条件很乱很有可以会出错。如果这时候策划来说，我感觉一方敌人全部死亡之后，呆呆的站在那里很难受，让他们庆祝一下吧。这时候我很方便的添加一个庆祝状态，庆祝之后站立。

它状态少的时候还好，状态多的时候就很尴尬，维护起来的成本很高。而且无法达到并行的目的。而且出阵和冲锋其实有点相似的。状态机的确满足了我的项目需求，但是不可否认的是FSM本身存在的问题，不过相比BT(行为树)自顶向下的轮询方式，它起码可以采用事件驱动的方式来实现状态切换，而且在针对简单的项目需求还是蛮有效的，所以在游戏开发中需要根据具体情况去合理的在状态机和BT之间权衡。然后采用适合自己的项目的方式实现，如下面的扩展。

扩展

  • 分层状态机
  • 并行状态机
  • BT行为树
  • 神经网络
  • …