Ein Behavior Tree (Verhaltensbaum) ist eine strukturierte Methode zur Steuerung von Entscheidungsprozessen in der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere bei der Steuerung autonomer Agenten wie z.B. Nicht-Spieler-Charakteren (NPCs) in Computerspielen. Es handelt sich um eine hierarchische Darstellung von Verhaltensweisen, die es ermöglicht, komplexe Entscheidungsprozesse in überschaubare und nachvollziehbare Schritte zu unterteilen.
Ein Behavior Tree besteht aus Knoten, die in einer Baumstruktur organisiert sind. Jeder Knoten repräsentiert eine Aufgabe, einen Zustand oder eine Entscheidung. Die Blätter des Baumes sind typischerweise atomare Aktionen oder Bedingungen, die direkt ausgeführt oder überprüft werden können. Innerhalb des Baumes gibt es verschiedene Arten von Knoten:
- Task-Knoten: Diese Knoten repräsentieren Aktionen oder Operationen, die der Agent ausführen soll.
- Condition-Knoten: Diese Knoten überprüfen bestimmte Bedingungen und geben ein boolesches Ergebnis zurück.
- Control-Flow-Knoten: Diese Knoten steuern den Ablauf des Baumes, z.B. Selektoren (Selector), die den ersten erfolgreichen Unterbaum ausführen, oder Sequenzen (Sequence), die eine Reihe von Aktionen nacheinander ausführen.
Die Funktionsweise eines Behavior Trees ist vergleichbar mit einem Flussdiagramm. Beginnend von der Wurzel wird der Baum von oben nach unten traversiert. Jeder Knoten wird abgefragt, ob die darunterliegenden Knoten ausgeführt werden sollen. Wenn ein Condition-Knoten z.B. eine Bedingung als erfüllt meldet, werden die untergeordneten Knoten weiterverarbeitet. Wenn nicht, wird der Baum zur nächsten Alternative wechseln.
Ein großer Vorteil von Behavior Trees ist ihre Modularität und Überschaubarkeit. Entwickler können komplexe Verhaltensweisen durch das Kombinieren einfacher Aktionen und Bedingungen erstellen, ohne dass der gesamte Baum unübersichtlich wird. Zudem sind Behavior Trees leicht zu debuggen und zu erweitern, da die Struktur transparent ist.
Behavior Trees werden nicht nur in der Spielentwicklung eingesetzt, sondern auch in anderen Bereichen der KI, wie z.B. in der Robotik oder bei der Steuerung autonomer Systeme. Sie bieten eine flexible und effiziente Möglichkeit, Verhaltensweisen zu modellieren und anzupassen, was sie zu einem wichtigen Werkzeug in der Entwicklung intelligenter Systeme macht.