自学习星型链空间自适应分配方法

作     者：杜立宽 刘晨 王俊陆 宋宝燕 DU Likuan;LIU Chen;WANG Junlu;SONG Baoyan

作者机构：辽宁大学信息学院沈阳110031 

基　　金：国家重点研发计划(2021YFF0901004) 辽宁省教育厅高校基本科研项目(理工类)面上项目(揭榜挂帅服务地方项目)(JYTMS20230761) 辽宁大学青年科研基金项目(LDYBJB2301) 辽宁省应用基础研究计划(2022JH2/101300250) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2025年第52卷第3期

页      码：359-365页

摘      要：区块链分片技术是提高区块链系统吞吐量的有效方法。现有的区块链分片方法大多采用静态平行架构分片方案,未解决跨分片交易比例高的问题,导致吞吐量降低以及潜在的无限交易确认延迟。针对这些问题,提出一种基于自学习的星型链空间自适应分配架构。首先,针对区块链分片系统中跨分片交易比例高的问题,提出一种信标链-分片链架构吞吐量模型;其次,综合分片区块链的吞吐量和时延的关系,在星型链空间的动态决策过程中设计星型链空间奖励函数;最后,提出一种分布式多智能体强化学习动态聚类方法,将每个分片作为智能体共同学习合作策略。实验结果表明,所提方法在吞吐量、跨分片交易比率和交易确认延迟等方面,相比现有方法分别约提升31.74%,35.96%和37.13%。

主 题 词：区块链 分片 深度强化学习 跨分片交易 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/jsjkx.240700140

馆 藏 号：203157629...