記事「コードロックアルゴリズム（CLA）」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「コードロックアルゴリズム（CLA）」はパブリッシュされました:

この記事では、コードロックを単なるセキュリティメカニズムとしてではなく、複雑な最適化問題を解くためのツールとして再考し、新たな視点から捉えます。セキュリティ装置にとどまらず、最適化への革新的アプローチのインスピレーション源となるコードロックの世界をご紹介します。各ロックが特定の問題の解を表す「ロック」の母集団を作り、機械学習や取引システム開発など様々な分野でこれらのロックを「ピッキング」し、最適解を見つけるアルゴリズムを構築します。

「デジタルロック」や「コンビネーションロック」とも呼ばれるコードロックは、部屋、金庫、キャビネットなどへのアクセスを管理するためのセキュリティ機構です。一般的なロックとは異なり、鍵を使わず、特定の数字の組み合わせを入力することで解錠します。

通常、コードロックはキーパッドや回転機構を備え、ユーザーがコードシーケンスを入力できるようになっています。正しい組み合わせが入力されると、ロック解除のメカニズムが作動し、ユーザーはドアや金庫の中身にアクセスできます。ユーザーは自分でコードを設定するか、あらかじめ提供されたコードを使用することができます。

コードロックの利点：

• 安全性：コードを定期的に変更すれば、高いレベルのセキュリティを提供します。
• 利便性：鍵を持ち歩く必要がないため、便利です。
• 複数コードの設定：モデルによっては、異なるユーザーや時間帯ごとに複数のコードを設定できます。

作者: Andrey Dik

[fxsaber]

どのAOもFFの計算回数は同じなのでしょうか？

おそらく、最適に達したときのFF計算の平均回数でAOを比較するのが便利だろう。

この数値が最適化のスピードとなる。

[Andrey Dik]

fxsaber #:

どのAOもFFの計算回数は同じですか？

おそらく、最適に達したときのFF計算の平均回数でAOを比較するのが有益だろう。

この数値が最適化のスピードとなる。

はい、すべてのAOはテストにおいて同じFF計算回数-10000回を実行します。AOによって母集団は異なるが、ここでは単純にエポック数を変更する：10000 / population_size = number_epochs。

興味深い提案は、アルゴリズムが到達しうる最大値に達するまでのFF実行回数で比較することである。しかしこの場合、不明確な点がある：低いFF値で最適化の一番最初に行き詰まったアルゴリズムは、このようなテストでは高い結果を示すだろう...。

[fxsaber]

Andrey Dik #:

低いFF値で最適化の最初の段階で行き詰まったアルゴリズムは、このようなテストで高い結果を示すだろう...。

だから平均の話をしたんだ。あるいは最悪。

[Andrey Dik]

fxsaber #:

だから平均の話をしたんだ。あるいは最悪。

はい、平均値についても言及していました。例えば、FFが平均して90％、70％、50％のゾーンに何本入るか、といったゾーンを特定することは有益です。つまり、最初のエポックの結果は明らかにランダムなので、それ以降の各エポックでの結果が高いほど、アルゴリズムの探索能力が高いということになります。また、指定されたエポック数について、後続のエポックごとの平均収束利得を測定することも可能である。