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## 代码说明
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### 1. `BehaviorTree.py` 实现行为树叶子结点和非叶子结点的定义
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- **Leaf **：表示叶节点，可以是动作（`act`）或条件（`cond`）。
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- **ControlBT**：代表可能包含控制节点的行为树。它们可以是选择器（`?`）、序列（`>`）、动作节点（`act`）或条件节点（`cond`）。
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- 上述两个类都包含 `tick` 方法。
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### 2. `BTExpansionAlgorithm.py` 实现最优行为树扩展算法
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使用方法
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```
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algo = BTalgorithm(verbose=True)
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algo.clear()
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algo.run_algorithm(start, goal, actions) # 使用算法得到行为树在 algo.bt
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algo.print_solution() # 打印行为树
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val, obj = algo.bt.tick(state) # 执行行为树
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```
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### 3. **`tools.py`** 实现打印数据、行为树测试等模块
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使用方法
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```python
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print_action_data_table(goal,start,actions) # 打印所有变量
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# 行为树鲁棒性测试，随机生成规划问题
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# 设置生成规划问题集的超参数：文字数、解深度、迭代次数
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seed=1
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literals_num=10
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depth = 10
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iters= 10
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BTTest(seed=seed,literals_num=literals_num,depth=depth,iters=iters)
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```
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### 4. `Example.py` 中设计规划案例 goals, start,actions
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```python
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def MoveBtoB ():
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actions=[]
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a = Action(name="Move(b,ab)")
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a.pre={'Free(ab)','WayClear'}
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a.add={'At(b,ab)'}
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a.del_set= {'Free(ab)','At(b,pb)'}
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a.cost = 1
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actions.append(a)
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a=Action(name="Move(s,ab)")
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a.pre={'Free(ab)'}
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a.add={'Free(ab)','WayClear'}
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a.del_set={'Free(ab)','At(s,ps)'}
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a.cost = 1
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actions.append(a)
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a=Action(name="Move(s,as)")
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a.pre={'Free(as)'}
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a.add={'At(s,ps)','WayClear'}
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a.del_set={'Free(as)','At(s,ps)'}
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a.cost = 1
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actions.append(a)
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start = {'Free(ab)','Free(as)','At(b,pb)','At(s,ps)'}
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goal= {'At(b,ab)'}
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return goal,start,actions
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```
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### 5. `main.py` 为主函数，实现 规划生成、行为树生成、行为树执行、行为树测试 的整个流程
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