artificial-intelligence - 当蒙特卡罗树搜索达到内存限制时该怎么办

Question

我最近对游戏中应用的蒙特卡罗树搜索产生了兴趣。

我读过几篇论文，但我使用“蒙特卡罗树搜索”Chaslot, G 的博士论文，因为我发现它更容易理解蒙特卡罗树搜索的基础知识

我试图对其进行编码，但遇到了某些问题。该算法尝试在每次模拟时将一个节点扩展到博弈树中。这很快升级为内存问题。我已经快速阅读了这篇论文，但它似乎没有解释该技术在达到特定内存限制时会做什么。

如果达到特定内存限制，您能否建议该技术应该做什么？

你可以在这里看到这篇论文:
http://www.unimaas.nl/games/files/phd/Chaslot_thesis.pdf

Answer 1

一种非常有效的方法是更慢地生长树。也就是说，不是每次到达叶节点时都扩展树，而是在它至少有 k 次访问时扩展它。这将显着减慢树的生长速度，并且通常不会降低性能。 Fuego Go 程序的一位作者告诉我，他尝试了这种方法，并且在实践中效果很好。

这个想法最初是在这篇论文中描述的:

雷米·库洛姆。蒙特卡罗树搜索中的高效选择性和备份运算符。在计算机和游戏中，第 72-83 页。斯普林格，2007 年。

它也被用于:

Max Roschke 和 Nathan Sturtevant。使用 Endgame 数据库对中国跳棋进行 UCT 增强，IJCAI 计算机游戏研讨会，2013 年。