【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体而言，涉及一种基于机器学习的区块链网络动态调度方法及系统。
技术介绍
1、在当前的区块链
中，随着区块链网络规模的不断扩大和应用场景的日益多样化，如何高效地管理和调度区块链节点，确保网络的稳定性和性能优化，已成为一个亟待解决的问题。传统的区块链节点调度方法往往基于简单的负载均衡或轮询算法，这些方法虽然能在一定程度上实现节点的均匀分配，但缺乏对节点性能的深入分析和优化。
2、特别是在面对复杂多变的动态调度任务时，传统方法往往无法准确识别节点间的性能差异和协同工作关系，导致资源分配不均、网络拥堵和性能瓶颈等问题。此外，随着区块链技术的不断发展，节点间的协同工作关系也变得越来越复杂，如何在这种环境下实现节点的高效调度和优化，成为了一个具有挑战性的技术难题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于机器学习的区块链网络动态调度方法及系统，能够智能地识别区块链节点的性能特点和协同工作关系，通过机器学习算法对节点进行性能预测与动态调度优化，提高了...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，当所述获取所述第一区块链节点对应的节点认证符，并基于所述节点认证符确定所述第一区块链节点所属的节点群组之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，当所述基于对区块链集群生成的动态调度任务，从所述区块链集群中获取多个待调度的区块链节点之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，所述确...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，当所述获取所述第一区块链节点对应的节点认证符，并基于所述节点认证符确定所述第一区块链节点所属的节点群组之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，当所述基于对区块链集群生成的动态调度任务，从所述区块链集群中获取多个待调度的区块链节点之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，所述确定所述多个待评估的区块链节点中各个区块链节点对应的协同工作关系的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特征在于，所述利用机器学习算法对所述第一区块链节点以及所述一个或多个第二区块链节点进行性能预测与动态调度优化，包括以下至少之一：
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的区块链网络动态调度方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁文博，杨圣坤，史汉青，
申请(专利权)人：金网络北京数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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