في عالم السلاسل الكتلية الحديثة المعتمدة على بروتوكولات إثبات الحصة (Proof-of-Stake)، يظهر تحدٍ جديد يتطلب التفاعل بين عدة أطراف يُطلق عليهم النترين (Nominators) الذين يختارون الوسطاء (Validators) المسؤولين عن البنية التحتية للكتل. يكمن التحدي في أن اختيار هؤلاء الوسطاء عملية ذات أبعاد متعددة ومتطلبات متعددة، مما يجعل قرارات النترين ذات طبيعة ذات طابع شخصي.

وأكثر تعقيدًا، هو أن النترين غالبًا ما يعملون من خلال عدة حسابات، مما يؤدي إلى ولادة مشكلة اختيار الحافظة (Portfolio Selection)، حيث يسعى هؤلاء النترين إلى توزيع اختياراتهم عبر حساباتهم المتعددة لتقليل المخاطر.

لذلك، تم اقتراح إطار دعم قرار جديد يعمل على تحسين هذه العملية من خلال محاولة أقصى قدر ممكن من هدفين رئيسيين: أولاً، تعظيم المنفعة المتوقعة للوسطاء الذين من المحتمل تخصيصهم، مما يعكس جودة الحافظة وربحيتها، وثانياً، تعظيم درجة تنويع التخصيص لتقليل المخاطر.

تعتمد منافع الوسطاء، في هذا الإطار، على إجراء مبتكر يعرف بتعلم التفضيلات النشط (Active Preference Learning) المستند إلى نظرية القيمة متعددة الخصائص، مع التركيز على الوسطاء الأعلى تصنيفًا. تتعايش هذه المشكلة الثنائية الهدف مع خوارزمية تطورية متعددة الأهداف، ومع ذلك تم تقديم إجراء للتنقل عبر البحث الثنائي التفاعلي (Interactive Binary Search Navigation) لتوجيه النترين خلال الخيارات المتاحة وتحديد توازن مرضٍ باستخدام عدد قليل من الأسئلة.

أجريت تجارب عددية لدراسة استراتيجيات التحسين، بينما تم التأكيد على جدوى وفعالية هذا النهج من خلال تقييم خبير شمل خمسة نترين ذوي خبرة.

إن هذا التطور في اختيار الوسطاء لا يقتصر على كونه تقنية جديدة، بل هو ثورة محتملة في كيفية تعامل النترين مع المخاطر ويعزز كفاءتهم في تحقيق الأهداف الربحية.

ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.