【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572005);河北省高等教育科技研究重点项目(ZD2017304)~~
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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policy gradient算法
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