结合深度强化学习的区块链分片系统性能优化

温建伟; 姚冰冰; 万剑雄; 李雷孝

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结合深度强化学习的区块链分片系统性能优化

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提高区块链系统吞吐量是广泛应用区块链的关键问题之一。针对以上问题,将分片技术应用到区块链系统中,通过使区块链并行处理事务提高区块链的吞吐量。将区块链分片选择问题建立为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并设计了基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的区块链分片最优选择策略(branching dueling Q-network shard-based blockchain,BDQSB)。所采用的BDQSB算法克服了传统DRL算法行为空间维度高、神经网络难以训练的缺点。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效降低行为空间维度,提高区块链处理事务的吞吐量和可扩展性。

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来源
《计算机工程与应用》 |2022年第19期|116-123|共8页
作者
温建伟; 姚冰冰; 万剑雄; 李雷孝;
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作者单位

内蒙古自治区气象信息中心;

内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
区块链; 吞吐量; 分片; 深度强化学习;

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