論文の概要: From Validator Selection to Portfolio Collection Optimization in Proof-of-Stake Blockchains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08282v1
• Date: Sat, 06 Jun 2026 18:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.01603
• Title: From Validator Selection to Portfolio Collection Optimization in Proof-of-Stake Blockchains
• Title（参考訳）: 実証者選択からポートフォリオコレクション最適化へ
• Authors: Jonas Gehrlein, Grzegorz Miebs, Matteo Brunelli, Adam Mielniczuk, Miłosz Kadziński,
• Abstract要約: 我々は、nominatorと呼ばれるエージェントがバリデータを選択するブロックチェーン環境で発生する問題について考察する。 2つの目的を同時に最大化することで、この選択を最適化するための意思決定支援フレームワークを提案する。 得られた双目的最適化問題は、多目的進化アルゴリズムによって解決される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We consider a problem arising in proof-of-stake blockchain environments, where agents called nominators select validators - entities responsible for maintaining the blockchain's physical infrastructure. The selection process is inherently subjective and multi-criterial and combines with the fact that nominators commonly operate through multiple accounts. This gives rise to a portfolio selection problem, where agents seek to distribute their nominations across accounts to diversify risk. We propose a decision support framework to optimize this selection by simultaneously maximizing two objectives: the expected utility of the validators likely to be allocated, representing portfolio quality and profitability, and the expected entropy of the allocation, representing diversification and risk mitigation across stashes. Validator utilities are derived using an original active preference learning procedure based on multi-attribute value theory, with emphasis on top-ranked validators. The resulting bi-objective optimization problem is solved with a multi-objective evolutionary algorithm and, to support the final choice, we introduce an interactive binary search navigation procedure that guides the nominator through the front and identifies a satisfactory trade-off with only a few questions. Numerical experiments examine the optimization strategies, while an expert assessment involving five experienced nominators confirms the approach's practical relevance and usefulness.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンの物理的なインフラストラクチャを維持するためのエンティティであるバリデータを選択する。 選択プロセスは本質的に主観的かつ多面的であり、名詞は複数のアカウントを通して操作されるという事実と組み合わせられる。 これはポートフォリオ選択の問題を引き起こし、エージェントはリスクを多様化するためにアカウントに候補者を分散させようとする。 この選択を最適化するための決定支援フレームワークの提案は、ポートフォリオの品質と収益性、および資産間の多様化とリスク軽減の2つの目的を同時に最大化することで、その選択を最適化するための決定支援フレームワークを提案する。 バリデータユーティリティは、トップランクのバリデータに重点を置き、マルチ属性値理論に基づく元のアクティブな選好学習手順を用いて導出される。 得られた双目的最適化問題は、多目的進化アルゴリズムを用いて解決され、最終選択を支援するために、前方からノミネータを誘導し、いくつかの質問で満足なトレードオフを識別する対話的二元探索ナビゲーション手順を導入する。 数値実験は最適化戦略を検証し、経験豊富な5人のノミネーターによる専門家による評価は、アプローチの実践的妥当性と有用性を確認する。

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