論文の概要: Cobalt: Optimizing Mining Rewards in Proof-of-Work Network Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04695v1
- Date: Mon, 10 Jul 2023 16:50:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 12:26:08.331262
- Title: Cobalt: Optimizing Mining Rewards in Proof-of-Work Network Games
- Title（参考訳）: cobalt: プルーフオブワークネットワークゲームにおけるマイニング報酬の最適化
- Authors: Arti Vedula, Abhishek Gupta and Shaileshh Bojja Venkatakrishnan
- Abstract要約: マイニング報酬に影響を及ぼす重要な要因は、ピアツーピアネットワークにおけるマイナー間の接続である。
我々は、鉱夫が誰と接続するかを盗賊問題として決定する問題を定式化する。
我々の研究の重要な貢献は、帯域幅アルゴリズム内のネットワーク構造を学習するためにネットワーク座標に基づくモデルを使用することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.052883613180156
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mining in proof-of-work blockchains has become an expensive affair requiring
specialized hardware capable of executing several megahashes per second at huge
electricity costs. Miners earn a reward each time they mine a block within the
longest chain, which helps offset their mining costs. It is therefore of
interest to miners to maximize the number of mined blocks in the blockchain and
increase revenue. A key factor affecting mining rewards earned is the
connectivity between miners in the peer-to-peer network. To maximize rewards a
miner must choose its network connections carefully, ensuring existence of
paths to other miners that are on average of a lower latency compared to paths
between other miners. We formulate the problem of deciding whom to connect to
for miners as a combinatorial bandit problem. Each node picks its neighbors
strategically to minimize the latency to reach 90\% of the hash power of the
network relative to the 90-th percentile latency from other nodes. A key
contribution of our work is the use of a network coordinates based model for
learning the network structure within the bandit algorithm. Experimentally we
show our proposed algorithm outperforming or matching baselines on diverse
network settings.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーンのマイニングは、膨大な電力コストで毎秒数メガハッシュを実行できる特殊なハードウェアを必要とする高価な問題になっている。
鉱山労働者は、最長のチェーン内でブロックを採掘するたびに報酬をもらい、鉱業コストを相殺する。
したがって、採掘者にとって、ブロックチェーン内の採掘ブロックの数を最大化し、収益を増やすことは興味深い。
鉱業報酬に影響する重要な要因は、ピアツーピアネットワークの鉱夫間の接続である。
報酬を最大化するためには、採掘者はネットワーク接続を慎重に選択し、他の採掘者間の経路に比べて平均してレイテンシの低い他の採掘者への経路の存在を保証する必要がある。
鉱夫にとって誰とつながるかを決める問題を組合せバンディット問題として定式化する。
各ノードは、他のノードからの90パーセントのレイテンシに対して、ネットワークのハッシュパワーの90\%に達するためのレイテンシを最小化するために、戦略的に隣ノードを選択する。
私たちの研究の重要な貢献は、banditアルゴリズム内のネットワーク構造を学ぶために、ネットワーク座標に基づくモデルを使うことです。
提案するアルゴリズムは,多様なネットワーク設定において,ベースラインよりも優れた性能を示した。
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