在我的AI算法上设置内存限制？

Question

我正在开发Tetris AI实现。它是一个GUI应用程序，可以自己玩游戏。用户可以操纵影响AI做出的决定的一些参数。基本算法如下：

• 启动新主题并克隆当前游戏状态以避免过度锁定。
• 生成所有可能的未来游戏状态的列表。这些成为当前游戏状态的子节点。
• 为每个子节点生成它的未来游戏状态。
• 以递归方式执行此操作，直到达到预定义的深度。
• 达到请求的深度后，找到最佳结束节点并递归找到它的父节点，直到您拥有第一级子节点。
• 删除不在子节点和结束节点之间的路径上的所有子节点。
• 此路径现在是预先计算的移动列表。
• 主游戏执行预先计算的动作列表（带有一些奇特的动画）。

在搜索深度为4之前，这种方法运行良好。之后我开始遇到内存问题。可能的游戏状态数量可以从9到34。因此，4级搜索的最坏情况是34 ^ 4个游戏状态。 Windows XP似乎无法处理5级搜索（它挂起2 GB以上）。

因此，如果我想使用更深层次的搜索，我需要使用一种策略，我会删除非有前途的分支，并继续使用能够获得良好分数的分支。但这使得估计最大可接受搜索深度变得更加困难。因此，我认为最好指定内存限制而不是深度限制。

我考虑使用内存池并使用“placement new”在池的内存段上创建我的对象。然而，游戏网格被实现为STL向量。因此，为了在池上分配它，我需要实现一个自定义分配器。

这似乎是一个很大的挑战，也许我忽视了一个更简单的解决方案。所以我想了解如何最好地解决这个问题。

可以提升或其他图书馆为我提供一些这些设施吗？ （我已经找到了Poco的MemoryPool。）有没有很好的在线资源可以帮助我开始？

仅供参考：这是source code和sample binary for Windows。

Answer 1

您可以创建内存池等，但这并不会使计算游戏状态实例变得更容易或更难。您确实需要确保在决策树中没有超过一定数量的活动状态，无论是否有池。而Boost确实有一个：http://www.boost.org/doc/libs/1_44_0/libs/pool/doc/index.html

听起来你并没有真正对树进行任何修剪，这样可以让你更深入。评估每个未来的游戏状态，并删除不太可能发展成任何有用的东西，并且不要浪费你的时间去那个分支。

Answer 2

尽管缺乏背景[你在做什么样的搜索问题？深度优先，广度优先，A *？....]我的建议是：

使用信号量限制一次完成的处理量，然后在评估处理后释放它。我不能真正推荐一个包含Semaphores的特定库，因为该线程不是内置于C ++中，但请查看您的框架文档。