記事「ニューロボイド最適化アルゴリズム2 (NOA2)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2026.02.20 10:08 新しい記事「ニューロボイド最適化アルゴリズム2 (NOA2)」はパブリッシュされました: 新しい独自最適化アルゴリズムNOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2)は、群知能の原理とニューラルネットワークによる制御を組み合わせています。NOA2は、ニューラルボイド群の動作メカニズムに適応型ニューラルシステムを統合し、探索中にエージェント自身が行動を自己修正できるよう設計されています。現在も開発中のアルゴリズムですが、複雑な最適化問題の解決に有望な結果を示しています。 前述の通り、ニューロボイドアルゴリズムの主な考え方は、群アルゴリズムの集団知能とニューラルネットワークの適応学習の2つのパラダイムを組み合わせることにあります。 Craig Reynoldsによって提案された従来のボイドアルゴリズムでは、エージェントは、凝集（群れの中心に向かって移動する）、分離（衝突を避ける）、整列（近隣の方向と速度に合わせる）の3つの単純なルールに従います。これらのルールにより、鳥の群れのような現実的な集団行動が生まれます。ニューロボイドはこの概念を拡張し、各エージェントに探索空間での経験から学習する個別のニューラルネットワークを持たせています。このニューラルネットワークは2つの主要な機能を持ちます。 適応型運動制御：エージェントの現在の状態や移動履歴に基づいて速度を調整します。 ボイドの標準ルールの修正：文脈に応じて、凝集、分離、整列ルールの影響を動的に調整します。 その結果、各エージェントは探索空間を効率的に探索するために必要な社会的行動を保持しつつ、学習を通じて適応度関数の特性に個別に適応するハイブリッドアルゴリズムが実現されます。これにより、探索と活用の間に自己調整されたバランスが生まれます。 このアプローチの主な利点は、各エージェントが最適な移動戦略を独立して学習できることです。その結果、アルゴリズムは異なるタイプの最適化ランドスケープに自動的に適応しつつ、集団行動によって探索は維持され、中央制御なしで空間探索を継続することができます。簡単な例えとして、空を飛ぶ鳥の群れを想像してください。彼らは協調して移動し、衝突せず、互いに離れず、同じ方向に飛びます。この行動は、近傍の個体の近くにいる（群れから離れない）、近傍の個体と衝突しない（距離を保つ）、同じ方向に飛ぶ（共通の進路を維持する）という、3つの単純なルールで表現できます。 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
新しい記事「ニューロボイド最適化アルゴリズム2 (NOA2)」はパブリッシュされました:
前述の通り、ニューロボイドアルゴリズムの主な考え方は、群アルゴリズムの集団知能とニューラルネットワークの適応学習の2つのパラダイムを組み合わせることにあります。
Craig Reynoldsによって提案された従来のボイドアルゴリズムでは、エージェントは、凝集（群れの中心に向かって移動する）、分離（衝突を避ける）、整列（近隣の方向と速度に合わせる）の3つの単純なルールに従います。これらのルールにより、鳥の群れのような現実的な集団行動が生まれます。ニューロボイドはこの概念を拡張し、各エージェントに探索空間での経験から学習する個別のニューラルネットワークを持たせています。このニューラルネットワークは2つの主要な機能を持ちます。
その結果、各エージェントは探索空間を効率的に探索するために必要な社会的行動を保持しつつ、学習を通じて適応度関数の特性に個別に適応するハイブリッドアルゴリズムが実現されます。これにより、探索と活用の間に自己調整されたバランスが生まれます。
このアプローチの主な利点は、各エージェントが最適な移動戦略を独立して学習できることです。その結果、アルゴリズムは異なるタイプの最適化ランドスケープに自動的に適応しつつ、集団行動によって探索は維持され、中央制御なしで空間探索を継続することができます。簡単な例えとして、空を飛ぶ鳥の群れを想像してください。彼らは協調して移動し、衝突せず、互いに離れず、同じ方向に飛びます。この行動は、近傍の個体の近くにいる（群れから離れない）、近傍の個体と衝突しない（距離を保つ）、同じ方向に飛ぶ（共通の進路を維持する）という、3つの単純なルールで表現できます。
作者: Andrey Dik