記事「ニューロボイド最適化アルゴリズム(NOA)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2026.02.05 07:13 新しい記事「ニューロボイド最適化アルゴリズム(NOA)」はパブリッシュされました: 新しい生体模倣型最適化メタヒューリスティックであるNOA (Neuroboids Optimization Algorithm)は、集合知とニューラルネットワークの原理を組み合わせた手法です。従来の方法とは異なり、このアルゴリズムは自己学習型の「ニューロボイド」集団を使用し、それぞれが独自のニューラルネットワークを持ち、探索戦略をリアルタイムで適応させます。本記事では、アルゴリズムのアーキテクチャ、エージェントの自己学習メカニズム、そしてこのハイブリッドアプローチを複雑な最適化問題に応用する可能性について解説します。 雨上がりの庭を歩いていると想像してください。そこにはミミズが無数にいます。単純な神経系を持つ生き物です。私たちの意味で「考える」能力はありませんが、難しい地形を進み、危険を避け、食べ物や配偶者を見つけます。小さな脳にはわずか数千個のニューロンしかありませんが、何百万年も生き延びてきました。こうして「ニューロボイド」のアイデアが生まれました。 ミミズの単純さと集合知の力を組み合わせたらどうなるでしょうか。自然界では、単純な生物が協力することで驚くべき成果を達成します。アリは複雑なコロニーを作り、ミツバチは蜜を集める際に最適化問題を解決し、鳥の群れは中央制御なしで複雑な動的構造を形成します。 私のニューロボイドは、これらのミミズのようなものです。各ニューロボイドは小さなニューラルネットワークを持ちます。何百万ものパラメータを持つ巨大なアーキテクチャではなく、入力と出力にわずか数個のニューロンを備えています。彼らは探索空間全体を知りません。見えるのは自身の局所環境だけです。1匹のミミズが栄養豊富な土壌の場所を見つけると、他のミミズも徐々にその場所に引き寄せられます。しかし盲目的に従うわけではなく、それぞれが独自性と移動戦略を保持します。ニューロボイドは最適化の背後にあるすべての数学を知る必要はありません。試行錯誤を通じて自ら学習します。1匹が良い解を見つけても、他は単に座標をコピーするのではなく、その解がなぜ良いのかを理解し、独自にそこへ到達する方法を学びます。 作者: Andrey Dik 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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雨上がりの庭を歩いていると想像してください。そこにはミミズが無数にいます。単純な神経系を持つ生き物です。私たちの意味で「考える」能力はありませんが、難しい地形を進み、危険を避け、食べ物や配偶者を見つけます。小さな脳にはわずか数千個のニューロンしかありませんが、何百万年も生き延びてきました。こうして「ニューロボイド」のアイデアが生まれました。
ミミズの単純さと集合知の力を組み合わせたらどうなるでしょうか。自然界では、単純な生物が協力することで驚くべき成果を達成します。アリは複雑なコロニーを作り、ミツバチは蜜を集める際に最適化問題を解決し、鳥の群れは中央制御なしで複雑な動的構造を形成します。
私のニューロボイドは、これらのミミズのようなものです。各ニューロボイドは小さなニューラルネットワークを持ちます。何百万ものパラメータを持つ巨大なアーキテクチャではなく、入力と出力にわずか数個のニューロンを備えています。彼らは探索空間全体を知りません。見えるのは自身の局所環境だけです。1匹のミミズが栄養豊富な土壌の場所を見つけると、他のミミズも徐々にその場所に引き寄せられます。しかし盲目的に従うわけではなく、それぞれが独自性と移動戦略を保持します。ニューロボイドは最適化の背後にあるすべての数学を知る必要はありません。試行錯誤を通じて自ら学習します。1匹が良い解を見つけても、他は単に座標をコピーするのではなく、その解がなぜ良いのかを理解し、独自にそこへ到達する方法を学びます。
作者: Andrey Dik