記事「最適化アルゴリズムの効率における乱数生成器の品質の役割」についてのディスカッション

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この記事では、メルセンヌ・ツイスタ乱数生成器を取り上げ、MQL5の標準的な乱数生成器と比較します。また、乱数生成器の品質が最適化アルゴリズムの結果に与える影響についても調べます。

最適化アルゴリズムの使用に関して、多くの読者が、高品質の乱数生成器を使用することがいかに重要であるかを疑問に思っています。この質問に対する答えは、一見したほど単純ではありません。ただし、母集団アルゴリズムは圧倒的に確率的探索に基づいているため、乱数の質がアルゴリズムの探索能力に大きな影響を与えることは直感的に理解できます。

一緒にこの問題を調べましょう。その前に、乱数生成器の種類と、それが結果に与える影響、そして信頼できるオプションはどこにあるのかを考えておく必要があります。

乱数生成器(random number generator: RNG)は、数字や値のシーケンスを作成するアルゴリズムまたはデバイスであり、数字はランダムに見えます。コンピュータ科学や数学では、このようなシーケンスは、真のランダム過程ではなく、決定論的アルゴリズムによって生成されるため、通常「擬似乱数」と呼ばれることに注意することが重要です。

作者: Andrey Dik