| 基于深度強化學習的以太坊 MEV 交易防護與交易排序優化 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1178 K | |
| 標簽： 以太坊 最大可提取價值（MEV） 交易排序優化 | |
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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，破壞了網絡公平性并推高Gas費用。為抑制MEV行為和優化公平性，同時提升系統效率，提出了一種基于深度 Q 網絡（DQN）的交易排序優化方法。通過設計合理的狀態空間、動作空間與獎勵函數，智能體能夠自主學習最優排序策略。結合Geth私有鏈、Flashbots MEVExplore與Ethereum Mempool數據，系統性驗證了該方法的有效性。實驗結果表明，DQN排序策略可將MEV提取率降至13%以下，平均Gas費用較傳統策略降低約33.1%，公平性指數提升至0.78，顯著優于現有方法。同時搭建的閉環實驗系統為區塊鏈交易公平性和效率優化提供了可行方案。 | |
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