基于深度强化学习的以太坊 MEV 交易防护与交易排序优化AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于深度强化学习的以太坊 MEV 交易防护与交易排序优化
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：1178 K
标签：以太坊最大可提取价值（MEV）交易排序优化
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文档介绍：以太坊交易排序中的最大可提取价值（MEV）问题，使恶意交易者通过操控交易顺序获利，破坏了网络公平性并推高Gas费用。为抑制MEV行为和优化公平性，同时提升系统效率，提出了一种基于深度 Q 网络（DQN）的交易排序优化方法。通过设计合理的状态空间、动作空间与奖励函数，智能体能够自主学习最优排序策略。结合Geth私有链、Flashbots MEVExplore与Ethereum Mempool数据，系统性验证了该方法的有效性。实验结果表明，DQN排序策略可将MEV提取率降至13%以下，平均Gas费用较传统策略降低约33.1%，公平性指数提升至0.78，显著优于现有方法。同时搭建的闭环实验系统为区块链交易公平性和效率优化提供了可行方案。
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