区块基于策略梯度算法的工作量证明中挖矿困境研究(论文范文)

比特币挖矿机  时间:2021-03-11  阅读:()

基于策略梯度算法的工作量证明中挖矿困境研究

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主题 关于论文中的毕业论文”的参考范文。

属性 Doc-01BPTGdoc格式正文2430字。质优实惠欢迎下载

适用

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搞要. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1

关键字区块链;工作量证明机制;博弈论;深度强化学习;策略梯度算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2

0引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

正文

基于策略梯度算法的工作量证明中挖矿困境研究

搞要

摘要摘要针对区块链中工作量证明 PoW共识机制下区块截留攻击导致的挖矿困境问题将矿池间的博弈行为视作迭代的囚徒困境 IPD模型采用深度强化学习的策略梯度算法研究IPD的策略选择。利用该算法将每个矿池视为独立的智能体Agent  将矿工的潜入率量化为强化学习中的行为分布通过策略梯度算法中的策略网络对Agent的行为进行预测和优化最大化矿工的人均收益并通过模拟实验验证了策略梯度算法的有效性。实验发现前期矿池处于相互攻击状态平均收益小于1 出现了纳

什均衡的问题;经过pol icygradient算法的自我调整后矿池由相互攻击转变为相互合作每个矿池的潜入率趋于0 人均收益趋于1。实验结果表明 pol icygradient算法可以解决挖矿困境的纳什均衡问题最大化矿池人均收益

关键字区块链;工作量证明机制;博弈论;深度强化学习;策略梯度算法

中图分类号TP183

文献标志码A

Abstract  Inviewof the mining di lemma problem caused byblockwithholding attack under Proof of Work PoW consensusmechanism in the blockchain  thegame behavior between miningpoolswas regarded as anIterative Prisoner’ s Di lemma  IPDmodel and the pol icygradientalgorithm of deep reinforcementlearning was used to studyIPD’ s strategychoices. Each mining poolwas considered as an independentAgentand the miners infi ltrationratewas quantified as a behaviordistribution in reinforcementlearning.The pol icy networkin the pol icygradientwas used topredictand optimizetheAgent’ s behavior in orderto maximizeminers’ average revenues.And the effectiveness of the pol icygradient algorithm wasval idated through simulation experiments.Experimental results showthat the mining pools attackeach otheratthe beginning with miners’ average revenue less than 1  whichcauses Nash equi l ibrium problem.Afterselfadjustmentbythe pol icy

gradient algorithm the relationship between the mining poolstransforms from mutual attack to mutual cooperation withinfi ltration rate of each mining pool tending to zero and miners’average revenue tending to 1.The results showthat the pol icygradientalgorithm cansolve the Nashequi l ibrium problem ofmining di lemma and maximizethe miners’ average revenue.

英文關键词Key words  blockchain; Proof of Work  PoW ;game;deep reinforcement learning;pol icygradientalgorithm

0引言

区块链是比特币[1]等加密货币的底层实现技术比特币作为区块链最为成功的应用场景是在工作量证明 Proof of Work PoW的共识机制下完成交易内容的。在比特币系统中每个节点都会参与到区块的生产中并提供一定的PoW首先生产出区块的节点可以获得一定的比特币奖励。这一过程就是“挖矿” 参与挖矿的节点称为“矿工” 。按照比特币系统的设定区块大约10min产生一个意味着大多数矿工挖不到区块为获得相对稳定的收入矿工会选择性地加入矿池进行合作挖矿。矿池由矿池管理员和若干矿工组成矿工会不断地向管理员发送部分工作量证明戒完整的工作量证明矿池管理员会按照各个成员的工作量贡献比分发收益。

然而有些矿工只向管理员发送部分工作量证明若获取到完整的工作量证明会选择丢弃即只获得矿池的部分收益而不贡献有效算力这种行为被称为区块截留攻击blockwithholding attack [2]。矿池可以利用自己的矿工潜入其他矿池对其进行区块截留攻击以增加自己的收益但是当所

有矿池都相互攻击时它们的收益将低于互不攻击的情形此即PoW共识漏洞产生的挖矿困境可视为博弈论中的囚徒困境模型。其存在一个纳什均衡点没有一方可以通过改变自己的行为策略来提高整体收益[3]。本文的核心内容是如何在PoW共识机制下优化矿池行为选择来增加其人均收益以解决区块截留攻击导致的矿难问题。

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