استراتژی بهینه استخراج بلاک‌چین با استفاده از یادگیری تقویتی

فهرست مطالب

1. مقدمه

این پژوهش با به‌کارگیری یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی استراتژی‌های استخراج بیت‌کوین، پلی بین هوش مصنوعی و فناوری بلاک‌چین ایجاد می‌کند. نوآوری اصلی در توسعه یک الگوریتم یادگیری تقویتی چندبعدی نهفته است که می‌تواند رفتار بهینه استخراج را بدون نیاز به دانش کامل پارامترهای شبکه بلاک‌چین بیاموزد.

2. پیش‌زمینه و بیان مسئله

2.1 اصول پایه استخراج بلاک‌چین

مکانیزم اجماع اثبات کار بیت‌کوین از استخراج‌کنندگان می‌خواهد تا معماهای رمزنگاری را حل کنند تا تراکنش‌ها را تأیید و بلوک‌های جدید ایجاد کنند. استراتژی سنتی استخراج صادقانه فرض می‌کند که استخراج‌کنندگان بلوک‌های حل‌شده را فوراً پخش می‌کنند، اما این ممکن است برای بیشینه‌سازی پاداش فردی بهینه نباشد.

2.2 محدودیت‌های استراتژی‌های سنتی استخراج

تحقیقات قبلی استخراج را به عنوان یک فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) فرموله کرده‌اند، اما این رویکرد نیاز به دانش دقیق پارامترهای شبکه مانند تأخیرهای انتشار و قدرت محاسباتی رقیب دارد. در سناریوهای دنیای واقعی، این پارامترها پویا هستند و تخمین دقیق آن‌ها دشوار است.

3. روش‌شناسی: رویکرد یادگیری تقویتی چندبعدی

3.1 استخراج به عنوان فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف

مسئله استخراج به عنوان یک MDP با حالت‌هایی که ساختار فورک بلاک‌چین را نشان می‌دهند و اقدامات متناظر با تصمیمات استخراج فرموله شده است. فضای حالت شامل موارد زیر است:

• طول زنجیره عمومی
• طول زنجیره خصوصی (در صورت استخراج خودخواهانه)
• وضعیت انتشار شبکه

3.2 الگوریتم Q-Learning چندبعدی

ما یک الگوریتم Q-Learning چندبعدی جدید توسعه داده‌ایم تا تابع هدف غیرخطی MDP استخراج را مدیریت کند. این الگوریتم برآوردهای چندگانه مقدار Q را برای ابعاد مختلف پاداش حفظ می‌کند:

قانون به‌روزرسانی مقدار Q: $Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha[r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)]$

جایی که $\alpha$ نرخ یادگیری، $\gamma$ فاکتور تخفیف است و پاداش $r$ هر دو مزیت استخراج فوری و بلندمدت را دربر می‌گیرد.

4. نتایج تجربی و تحلیل عملکرد

ارزیابی‌های تجربی نشان می‌دهند که استراتژی استخراج مبتنی بر یادگیری تقویتی ما به عملکردی در محدوده 5٪ از بهینه نظری مشتق‌شده از راه‌حل‌های MDP کامل دست می‌یابد. این الگوریتم با شرایط متغیر شبکه سازگار می‌شود و به طور مداوم از استخراج صادقانه سنتی در انباشت پاداش با 25-15٪ عملکرد بهتری دارد.

5. جزئیات پیاده‌سازی فنی

بهینه‌سازی استراتژی استخراج شامل مدل‌سازی ریاضی پیچیده است. فرمولاسیون اصلی MDP شامل موارد زیر است:

احتمالات انتقال حالت: $P(s'|s,a) = f(\alpha, \gamma, network\_delay)$

تابع پاداش: $R(s,a) = block\_reward \times success\_probability - energy\_cost$

بعد چندبعدی به ماهیت غیرخطی پاداش‌های استخراج می‌پردازد، جایی که ارزش کشف چندین بلوک به دلیل مکانیک‌های حل فورک بلاک‌چین به سادگی جمعی نیست.

6. چارچوب تحلیل و مطالعه موردی

7. کاربردهای آینده و جهت‌های تحقیقاتی

این روش‌شناسی فراتر از استخراج بیت‌کوین به مکانیزم‌های اجماع بلاک‌چین مختلف و سیستم‌های غیرمتمرکز گسترش می‌یابد:

• بهینه‌سازی اثبات سهام: اعمال رویکردهای مشابه یادگیری تقویتی به انتخاب اعتبارسنج و استراتژی‌های پیشنهاد بلوک
• کاربردهای زنجیره‌متقاطع: بهینه‌سازی تأمین نقدینگی و استراتژی‌های آربیتراژ در امور مالی غیرمتمرکز
• امنیت شبکه: توسعه هوش مصنوعی دفاعی که بتواند رفتارهای استراتژیک استخراج را تشخیص و مقابله کند
• بهره‌وری انرژی: بهینه‌سازی تخصیص منابع محاسباتی بر اساس شرایط شبکه و هزینه‌های برق

کار آینده باید به پیامدهای اخلاقی استراتژی‌های استخراج بهینه‌شده توسط هوش مصنوعی بپردازد و مکانیزم‌های اجماعی را توسعه دهد که در برابر چنین بهینه‌سازی‌هایی مقاوم باشند.

8. مراجع

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not enough: Bitcoin mining is vulnerable. Communications of the ACM.
3. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press.
4. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
5. Buterin, V. (2014). Ethereum: A next-generation smart contract and decentralized application platform. Ethereum white paper.
6. Wang, T., Liew, S. C., & Zhang, S. (2021). When Blockchain Meets AI: Optimal Mining Strategy Achieved By Machine Learning. International Journal of Intelligent Systems.