纯lua实现的简易goap框架，规定了Action\Goal\State\Agent的数据结构，提供了对应的Plan方法
项目中包含一个example.lua文件，示范了如何使用
本项目包含2个分支，master分支下采用的是正向规划算法，inverse-planning分支采用的逆向规划算法
- 使用A星算法的
PlanForGoal函数，相较于使用广度优先搜索，在我个人的小规模测试中(也就是example.lua中的例子)可以获得40%的性能提升 - 逆向规划在我个人的小规模测试中(也就是example.lua中的例子)，相较使用A*的正向规划，有9%左右的性能提升
- 在逆向规划分支中，在调用
GoapAgent的SetActions方法的时候，会对传入的action数组重新组织，将按照action的effects中能提供的效果对其分类存储，使用这种方法可以在PlanForGoal算法中大幅减少遍历数量，测试可提高40%到50%的性能 - 最新版本的逆向规划中Action和Goal的Precondition和Effect全部改为函数类型，可以允许更灵活的配置，比如条件是拥有超过2个某物品，当然这样做会降低计算的效率