基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的以太坊 MEV 交易防護(hù)與交易排序優(yōu)化
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：1178 K
標(biāo)簽： 以太坊 最大可提取價值（MEV） 交易排序優(yōu)化
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文檔介紹：以太坊交易排序中的最大可提取價值（MEV）問題，使惡意交易者通過操控交易順序獲利，破壞了網(wǎng)絡(luò)公平性并推高Gas費(fèi)用。為抑制MEV行為和優(yōu)化公平性，同時提升系統(tǒng)效率，提出了一種基于深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（DQN）的交易排序優(yōu)化方法。通過設(shè)計合理的狀態(tài)空間、動作空間與獎勵函數(shù)，智能體能夠自主學(xué)習(xí)最優(yōu)排序策略。結(jié)合Geth私有鏈、Flashbots MEVExplore與Ethereum Mempool數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性驗(yàn)證了該方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DQN排序策略可將MEV提取率降至13%以下，平均Gas費(fèi)用較傳統(tǒng)策略降低約33.1%，公平性指數(shù)提升至0.78，顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。同時搭建的閉環(huán)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)為區(qū)塊鏈交易公平性和效率優(yōu)化提供了可行方案。
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