Árbol de comportamiento
Un modelo jerárquico para la IA de videojuegos donde las decisiones se construyen con nodos de secuencia y selector, evaluados cada fotograma, que devuelven éxito, fallo o en ejecución.
El árbol se recorre de arriba abajo en cada fotograma. Los nodos sequence ejecutan a sus hijos en orden hasta que uno falla; los nodos selector prueban a los hijos hasta que uno tiene éxito; los decoradores los modifican (invertir, repetir, poner un límite de tiempo) y las hojas son condiciones o acciones concretas. El valor de retorno running permite que una acción se extienda a lo largo de varios fotogramas.
Damian Isla popularizó la técnica con su charla sobre la IA de Halo 2 (2005) como respuesta a cómo las máquinas de estados explotan de forma combinatoria a medida que crece el número de estados. Los árboles de comportamiento son modulares y reutilizables — una subrama puede insertarse en otro personaje — y son el estándar de la industria desde entonces. El movimiento en sí suele delegarse en los comportamientos de dirección.