dogoap - 数据导向、目标导向的动作规划

以数据导向的方式实现 GOAP，以便动态设置状态/动作/目标，而不是静态的

这是一个独立的 Rust 库，用于声明式地执行 GOAP。

伪示例

给定一个当前状态如下

is_hungry = true

以下可用的动作

eat_action = Mutator::set("is_hungry", false)

以下目标

is_hungry = false

神奇的规划器可以找出达到该目标的最佳动作路径。在这种情况下，最佳方案只有一个 eat_action，将 is_hungry 状态变量设置为 false，一个非常简单的示例。

这是基础。当然，当我们开始包含先决条件、多个动作和多个状态变量时，事情会变得更有趣，规划器需要找出到达那里的正确方式。

代码/API 示例

这是库的实际 API

use dogoap::prelude::*;

let start = LocalState::new().with_datum("is_hungry", Datum::Bool(true));

let goal = Goal::new().with_req("is_hungry", Compare::Equals(Datum::Bool(false)));

let eat_action = Action {
    key: "eat".to_string(),
    preconditions: vec![],
    effects: vec![Effect {
        action: "eat".to_string(),
        mutators: vec![Mutator::Set("is_hungry".to_string(), Datum::Bool(false))],
        state: LocalState::new(),
        cost: 1,
    }],
};

let actions: Vec<Action> = vec![eat_action];

let plan = make_plan(&start, &actions[..], &goal);

print_plan(plan.unwrap());