基于多智能体强化学习的区块链赋能车联网中的安全数据共享

作者：李明磊; 章阳; 康嘉文^*; 徐敏锐; Dusit Niyato

来源：广东工业大学学报, 2021, 38(06): 62-69.

• 区块验证
• 委托权益证明
• 博弈论
• 多智能体强化学习

针对基于委托权益证明(Delegated Proof-of-Stake, DPo S)共识算法的区块链赋能车联网系统中区块验证的安全性与可靠性问题,矿工通过引入轻节点(如智能手机等边缘节点)共同参与区块验证,提高区块验证的安全性和可靠性。为了激励矿工主动引入轻节点,采用了斯坦伯格(Stackelberg)博弈模型对区块链用户与矿工进行建模,实现区块链用户的效用和矿工的个人利润最大化。作为博弈主方的区块链用户设定最优的区块验证的交易费,而作为博弈从方的矿工决定最优的招募验证者(即轻节点)的数量。为了找到所设计Stackelberg博弈的纳什均衡,设计了一种基于多智能体强化学习算法来搜索接近最优的策略。最后对本文方案进行验证,结果表明该方案既能实现区块链用户和矿工效益最大化,也能保证区块验证的安全性与可靠性。

• 单位
  武汉理工大学; 南京航空航天大学; 广东工业大学