論文の概要: Joint Combinatorial Node Selection and Resource Allocations in the Lightning Network using Attention-based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17353v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 11:56:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:30:44.760381
• Title: Joint Combinatorial Node Selection and Resource Allocations in the Lightning Network using Attention-based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 意識に基づく強化学習を用いた雷網の連成ノード選択と資源配分
• Authors: Mahdi Salahshour, Amirahmad Shafiee, Mojtaba Tefagh,
• Abstract要約: Lightning Network(LN)は、Bitcoinのスケーラビリティ問題に対する第2層ソリューションとして登場した。 本稿では,変換器のパワーによって強化されたDeep Reinforcement Learningフレームワークを提案する。 以上の結果から,LNの分散化目標と個人収益最大化インセンティブの対立が欠如しているだけでなく,両者の肯定的な関係が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The Lightning Network (LN) has emerged as a second-layer solution to Bitcoin's scalability challenges. The rise of Payment Channel Networks (PCNs) and their specific mechanisms incentivize individuals to join the network for profit-making opportunities. According to the latest statistics, the total value locked within the Lightning Network is approximately \$500 million. Meanwhile, joining the LN with the profit-making incentives presents several obstacles, as it involves solving a complex combinatorial problem that encompasses both discrete and continuous control variables related to node selection and resource allocation, respectively. Current research inadequately captures the critical role of resource allocation and lacks realistic simulations of the LN routing mechanism. In this paper, we propose a Deep Reinforcement Learning (DRL) framework, enhanced by the power of transformers, to address the Joint Combinatorial Node Selection and Resource Allocation (JCNSRA) problem. We have improved upon an existing environment by introducing modules that enhance its routing mechanism, thereby narrowing the gap with the actual LN routing system and ensuring compatibility with the JCNSRA problem. We compare our model against several baselines and heuristics, demonstrating its superior performance across various settings. Additionally, we address concerns regarding centralization in the LN by deploying our agent within the network and monitoring the centrality measures of the evolved graph. Our findings suggest not only an absence of conflict between LN's decentralization goals and individuals' revenue-maximization incentives but also a positive association between the two.
• Abstract（参考訳）: Lightning Network(LN)は、Bitcoinのスケーラビリティ問題に対する第2層ソリューションとして登場した。 ペイメント・チャンネル・ネットワーク(PCN)の興隆とそのメカニズムは、個人が利益を得る機会のためにネットワークに参加する動機を与える。 最新の統計によると、Lightning Networkにロックされた総価値は約5億ドルである。 一方、LNと収益化インセンティブを結びつけることは、ノード選択と資源割り当てに関連する離散変数と連続変数の両方を含む複雑な組合せ問題を解くことを含む、いくつかの障害を生じさせる。 現在の研究は資源配分の重要な役割を不適切に捉え、LNルーティング機構の現実的なシミュレーションを欠いている。 本稿では,変換器のパワーによって強化されたDeep Reinforcement Learning (DRL) フレームワークを提案し,JCNSRA(Joint Combinatorial Node Selection and Resource Allocation)問題に対処する。 我々は既存の環境を改善し、ルーティング機構を強化し、実際のLNルーティングシステムとのギャップを狭め、JCNSRA問題との互換性を確保する。 モデルといくつかのベースラインとヒューリスティックスを比較し、その優れた性能をさまざまな設定で示す。 さらに、ネットワーク内にエージェントを配置し、進化したグラフの集中度対策を監視することで、LNの集中化に関する懸念に対処する。 以上の結果から,LNの分散化目標と個人の収益最大化インセンティブの対立が欠如しているだけでなく,両者の肯定的な関係が示唆された。

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