一种基于区块链和强化学习的雾计算系统性能优化算法技术方案

当前，雾计算技术得益于其分布式特性能一定程度上改善传统物联网和云计算所存在的延迟和性能问题而受到广泛关注，但受制于计算资源，雾节点无法保证数据的安全性和隐私性。区块链的分布式信任机制能够很好地与其结合以提高安全性和隐私性。不过，目前应用于雾计算的区块链技术仍存在着一些局限，吞吐量性能较低就是其中之一。因此，为了同时满足数据安全性和提高吞吐量的需求，在本文中我们提出了一种结合区块链技术的雾计算框架，其能够根据系统状态进行动态调整，并采用决斗式深度强化学习算法来获得最优配置。仿真表明，本方案能有效提高区块链

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链和强化学习的雾计算系统性能优化算法


[0001]在本文中，我们提出了一个支持区块链的雾计算系统框架以及性能优化算法，其不仅保证了数据的安全性和隐私性，同时能够通过分析系统状态和用户Qos需求动态调整区块链的吞吐量和延迟，以提高系统整体性能。通过分析复杂动态雾计算环境中的资源状态和区块链的系统配置，我们将问题表述为一个马尔可夫过程，采用基于改进的Dueling深度强化学习算法，来对系统进行智能优化。该算法能够动态调整块生成者、块大小和网络带宽分配，满足不同用户的QoS需求，提高吞吐量，降低延迟。仿真结果表明，有现有的方法相比，本文提出的区块链雾计算系统架构和优化算法在不同系统参数下均具备提高系统吞吐量的有效性，并明显优于现有方案。

技术介绍

[0002]近年来，物联网技术的发展已经引起了全球范围内的广泛关注。物联网应用的范围和规模也在不断扩大，包括家庭自动化、智能城市、智能医疗、智能工厂等各个领域。然而，由于物联网设备本身资源有限，大量的数据处理和存储需求往往需要额外的计算、存储和网络带宽资源。传统的云计算模式虽然可以集中处理数据，但却无法充分利用物联网设备本身的计算资源，而且其依赖于互联网传输数据，无法满足低延迟、高质量的服务需求。
[0003]为了解决这些问题，雾计算技术应运而生。雾计算是一种新型的计算架构，其主要思想是将计算、存储和网络资源推向物联网边缘，让边缘设备和云数据中心之间形成一个可编程的、可管理的计算平台。这样可以在物联网边缘提供更快速、更可靠、更安全的计算服务，同时也能够充分利用边缘设备本身的计算资源，减少数据传输成本和延迟。通过雾计算技术，物联网设备可以更加智能化、高效化地处理数据，并且实现更加丰富、多样化的应用场景。雾计算也被视为是未来物联网发展的重要方向之一，它将促进物联网技术的发展和应用，带来更多的商业机会和社会价值。
[0004]然而，雾计算也存在一些缺点有待解决。由于其计算模式涉及到大量的数据传输和存储，这就需要保证数据的安全性。但是，雾计算的边缘设备受制于计算资源的限制，通常安全性能较弱，因此会面临数据泄漏、数据丢失、数据篡改等安全问题；另外，在雾计算中，边缘设备和云数据中心之间需要进行频繁的数据传输，恶意攻击者可能会攻击数据传输通道，窃取数据或者干扰数据传输，从而危及数据的安全性；此外，在雾计算模式下，边缘设备通常会收集和处理大量的个人信息和敏感数据，如果这些信息和数据泄漏，可能会对个人隐私造成严重的影响，同时雾计算系统中涉及到多个参与方，如边缘设备、云数据中心等，这也增加了隐私泄露的风险。
[0005]尽管雾计算作为一种新兴的计算模式，在物联网领域具有广泛的应用前景，但它仍然存在一些缺点和安全问题需要解决。其中，最主要的问题是数据安全和隐私问题。雾计算涉及到大量的数据传输和存储，这就需要保证数据的安全性。然而，由于边缘设备的计算资源有限，其安全性能通常较弱，可能会面临数据泄漏、数据丢失、数据篡改等安全问题。此外，边缘设备和云数据中心之间需要频繁的数据传输，这也增加了网络安全的挑战。恶意攻
击者可能会攻击数据传输通道，窃取数据或者干扰数据传输，从而危及数据的安全性。除此之外，边缘设备通常会收集和处理大量的个人信息和敏感数据，如果这些信息和数据泄漏，可能会对个人隐私造成严重的影响。而且，由于雾计算系统中涉及到多个参与方，如边缘设备、云数据中心等，这也增加了隐私泄露的风险。区块链作为一种解决方案，已被认为是应对雾计算挑战的最合适技术之一，其分布式信任机制与雾计算的分布式处理特性相得益彰。此外，区块链的共识协议和加密技术有助于确保数据在雾计算架构中的安全传输。然而，在将区块链与雾计算相结合的过程中，仍然存在一些问题，区块链的吞吐量和延迟可能无法完全满足雾计算的性能需求。这意味着，在实际应用中可能会出现性能瓶颈，影响系统整体效率。因此，研究如何提高区块链的吞吐量和降低延迟，以便更好地适应雾计算环境，已成为学术界关注的重点。
[0006]为了解决上述问题，本文提出了一种基于深度强化学习技术的区块链雾计算性能优化算法。其采用Dueling深度学习强化算法，能够在复杂的动态环境下，根据雾计算节点状态、网络带宽和用户QoS需求动态选择分块者、分块大小和网络带宽分配，并根据用户的QoS需求提高吞吐量、降低延迟，大大提高了区块链雾计算系统的可扩展性。
[0007]为了解决上述问题，本文提出了一种基于深度强化学习技术的区块链雾计算性能优化算法。该算法采用了Dueling深度学习强化技术，使区块链雾计算系统能够在复杂多变的环境中进行自我调整。通过监测雾计算节点状态、网络带宽和用户的QoS需求，该算法能够动态地选择合适的分块者、分块大小以及网络带宽分配。这种自适应方法有助于提高区块链雾计算系统的吞吐量和降低延迟，从而满足用户的QoS需求，为提高区块链雾计算系统的可扩展性和吞吐性能提供了有效途径。

技术实现思路

[0008]1.针对结合区块链技术的雾计算系统架构，根据雾计算节点状态、网络带宽和用户的QoS需求动态选择合适的分块者、分块大小以及网络带宽分配，优化系统性能。
[0009]其特征在于，包括以下步骤：
[0010](1)设计基于区块链的雾计算系统架构，该系统架构分为三层：物联网层、雾计算
‑
区块链层和云服务层。关于每一层的定义如下：
[0011]①
在物联网层级结构中，大量的智能物联设备协同工作，如智能汽车、智能环境监测设备以及智能家居等。这些智能设备通过高效的通信链路与雾计算节点相互连接，并在此过程中产生海量数据，交由雾计算
‑
区块链层进行处理。
[0012]②
在雾计算
‑
区块链层中，雾计算设备与物联网层的智能设备紧密配合，雾计算设备首先从物联网层的各种智能设备采集数据，经过初步处理后，数据被打包并传输至区块链系统。在区块链系统中，各参与者通过共识算法达成一致，确保数据的真实性和完整性。当本地雾节点设备遇到计算能力不足以处理当前任务的情况时，它可以将部分计算任务卸载到远程云服务器上，这种卸载策略有助于提高整体计算效率，确保任务能够在合适的时间内完成。同时，通过区块链系统，雾节点之间以及雾节点与云服务器层之间传输数据的完整性、可追溯性和不可篡改性得到了有效保障。另外，在雾计算
‑
区块链系统中，共识过程不会消耗雾计算设备的资源。相反，本地共识节点与远程云计算服务器共同支持整个共识过程，实现了分布式的共识决策。
[0013]③
在云服务层，部署有运行区块链系统的虚拟机，这些虚拟机能够高效地处理来自雾计算
‑
区块链层的共识需求。通过云服务器层中的虚拟机，区块链系统可以在极大范围内实现分布式共识，确保数据的安全、可靠和不可篡改。另外，云服务层还承担着处理雾节点设备发送的复杂计算任务的职责，当雾计算设备遇到计算能力不足处理特定任务时，这些任务会被卸载到云服务层，云服务器拥有更强大的计算能力和资源，可以快速地处理这些复本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.针对结合区块链技术的雾计算系统架构，根据雾计算节点状态、网络带宽和用户的QoS需求动态选择合适的分块者、分块大小以及网络带宽分配的系统性能优化算法，其特征在于：首先，将基于区块链的雾计算系统架构分为三层：物联网层，雾计算
‑
区块链层和云服务层。在物联网层中大量的智能物联设备协同工作，并通过高效的通信链路与雾计算节点相互连接，并在此过程中产生海量数据，交由雾计算
‑
区块链层进行处理；而在雾计算
‑
区块链层中，雾计算设备与物联网层的智能设备紧密配合，从物联网层的各种智能设备采集数据，经过初步处理后，数据被打包并传输至区块链系统，在区块链系统中，各参与者通过共识算法达成一致，确保数据的真实性和完整性；最终云服务层中部署好的运行着区块链系统的虚拟机对来自雾计算
‑
区块链层的公式需求进行处理。其次，使用基于区块链
‑
雾计算系统架构的系统资源模型和Qos模型对系统状态进行评估，同时根据Dueling深度强化学习的吞吐量和延迟优化算法，建立马尔科夫决策过程，包括状态空间、动作空间和奖励函数，最终根据设计的基于Dueling深度强化学习的吞吐量和延迟优化算法，根据状态空间、动作空间和奖励函数对系统状态进行动态调整。2.根据权利要求1所述的区块链
‑
雾计算系统性能优化算法，其特征在于：当本地雾节点设备遇到计算能力不足以处理当前任务的情况时，本地雾节点设备会将部分计算任务卸载到远程云服务器上，通过此种卸载策略来提高系统整体计算效率，确保任务能够在合适的时间内完成。同时，通过区块链系统，雾节点之间以及雾节点与云服务器层之间传输数据的完整性、可追溯性和不可篡改性得到了有效保障。另外，在雾计算
‑
区块链系统中，共识过程不会消耗雾计算设备的资源。相反，本地共识节点与远程云计算服务器共同支持整个共识过程，实现了分布式的共识决策。3.根据权利要求1所述的区块链
‑
雾计算系统性能优化算法，其特征在于：通过云服务器层中的虚拟机，区块链系统可以在极大范围内实现分布式共识，确保数据的安全、可靠和不可篡改。另外，云服务层还承担着处理雾节点设备发送的复杂计算任务的职责，当雾计算设备遇到计算能力不足C
n
处理特定任务时，这些任务会被卸载到云服务层，云服务器拥有更强大的计算能力和资源，可以快速地处理这些复杂任务。4.根据权利要求1所述的区块链
‑
雾计算系统性能优化算法，其特征在于：雾节点作为区块生产者需要大量的计算资源，但由于雾计算
‑
区块链层需要与云服务器层交互，因此很难准确知道节点在下一个时隙的计算能力。因此，在本文中我们将雾节点n的计算能力建模为随机变量c
n
，并假设其计算能力可以划分为离散区间P，表示为P＝{P0,P1,...,P
P
‑1}。由此，雾节点n在时隙t的计算能力被表示为c
n
(t)，并通过马尔科夫链来模拟该随机变量的状态。P
×
P大小的状态转移概率矩阵R
n
(t)表示如下：R
n
(t)＝[Pr(c
n
(t+1)＝l
s
|c
n
(t)＝w
s
)]
P
×
P l
s
，w
s
∈P
ꢀꢀꢀꢀ
(1)另外，雾计算
‑
区块链系统中的大量数据传输需要占有网络带宽资源，但在其架构中很难准确地知道在下一个时隙中有多少网络带宽资源可用，因此，我们同样假设将网络带宽资源为B，并将网络带宽资源建模为随机变量w
b
，其可以划分为离散区间X，表示为X＝{X0,X1,...,X
X
‑1}。w
b
(t)是时隙t上的可用带宽资源，我们同样通过马尔科夫链来对该随机变量的状态进行建模。
X
×
X大小的状态转移概率矩阵O
b
(t)表示如下：O
b
(t)＝[Pr(w
b
(t+1)＝q
S
|w
b
(t)＝m
S
)]
X
×
X q
S
，w
s
∈X
ꢀꢀꢀꢀ
(2)在基于区块链的雾计算系统中，针对不同应用场景，服务质量(QoS)需求可能存在显著差异。例如，某些应用需要低延迟以实现快速响应，而另一些应用则侧重于极高的吞吐量以处理大量数据。因此，根据不同的QoS需求，有必要动态调整区块链的配置以优化系统性能。为了更好地评估和调整雾计算
‑
区块链系统的服务质量，我们通过两个关键指标来度量其性能，即吞吐量和延迟。为了表示这两个参数，我们可以引入一个向量Q，其中第一个参数表示吞吐量标准，第二个参数表示等待时间(延迟)标准，其具体表示如下：Q＝[q
T
，q
L
]

【专利技术属性】
技术研发人员：孔令和，朱斌，葛威，吴世伟，刘伟，刘恒，
申请(专利权)人：苏州中析生物信息有限公司，
类型：发明
国别省市：