區(qū)塊鏈預(yù)言機(jī)節(jié)點(diǎn)選擇的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中間件

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摘 要：優(yōu)化區(qū)塊鏈環(huán)境中現(xiàn)有預(yù)言機(jī)方案中的節(jié)點(diǎn)選擇問題，以提高預(yù)言機(jī)節(jié)點(diǎn)選擇的準(zhǔn)確性和可靠性。引入了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)塊鏈預(yù)言機(jī)節(jié)點(diǎn)選擇中間件ORLM（oracle reinforcement learning model）。該中間件考慮了不同服務(wù)需求下多個(gè)節(jié)點(diǎn)的消耗，并建立了預(yù)言機(jī)節(jié)點(diǎn)的聲譽(yù)值模型來(lái)評(píng)估預(yù)言機(jī)數(shù)據(jù)提供節(jié)點(diǎn)的聲譽(yù)值，從而盡可能避免對(duì)具有惡意歷史的節(jié)點(diǎn)的選擇。（剩余14693字）