结合深度强化学习的区块链分片系统性能优化方法
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专利申请号:
CN202210505118.4
专利类型:
发明专利
技术分类:
H04L41/142(2022.01)I
专利有效期:
2042-05-10
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专利信息
专利名称:结合深度强化学习的区块链分片系统性能优化方法
商品编号:5857004
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申请日期:2022-05-10
公开/公告号:CN115102867B
授权公告日/公开日:2023-04-25
申请/专利权人:
内蒙***大学
发明/设计人:
万剑***楚仪
主分类号:H04L41/142(2022.01)I
IPC分类号:H04L41/142(2022.01)I;H04L41/14(2022.01)I;H04L41/16(2022.01)I;H04L67/10(2022.01)I;G06N3/047(2023.01)I;G06N3/084(2023.01)I
说明书摘要免费下载摘要
结合深度强化学习的区块链分片系统性能优化方法,将区块链分片选择问题建立为马尔科夫决策过程模型,模型由系统状态、行为、奖励和价值函数四部分组成,模型的解为在动态的区块链分片系统环境下不断选择最优行为,使得区块链分片系统吞吐量最大化。BDQSB算法通过不断探索和学习区块大小、出块时间和区块链分片数量、与区块链分片系统的复杂关系,最终可以根据节点之间传输速率、节点的结算能力、节点的共识历史和恶意节点的概率,选择最合适的分片策略,提高区块链分片系统的性能。相比其他方案,本发明能更加提升区块链分片系统性能,解决行为空间爆炸问题,减少神经网络训练时间成本。
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