基于分片区块链的物联网聚类优化方法技术

本发明专利技术提供基于分片区块链的物联网聚类优化方法，旨在解决物联网环境中区块链系统的可扩展性和性能瓶颈问题。K‑Shard系统通过结合遗传算法和布谷鸟规则对节点进行优化重配置，降低了重配置延迟，提高了系统的灵活性和响应速度。此外，通过引入基于奖惩机制的信誉系统，K‑Shard能够有效地识别和隔离恶意节点，保证了网络的安全性。系统采用双重深度Q学习（double DQN）技术，优化分片数量和共识参数，进一步提升了交易处理的吞吐量和效率。仿真结果表明，K‑Shard在保持低延迟的同时，能够处理大规模的物联网设备和数据流，显示出优于现有技术的性能表现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大规模物联网(iot)商业应用，特别是基于分片区块链的物联网聚类优化方法。

技术介绍

1、在当今数字化时代，物联网(internet ofthings,iot)技术以其强大的潜力和广泛的应用领域引起了巨大的关注。物联网技术将物理世界与数字世界紧密连接，将各种设备、传感器和系统相互交互，为人们带来了前所未有的便利和智能化体验。从智能家居到智慧城市，从工业自动化到农业监测，物联网正在改变我们的生活方式、工作方式和社会运行模式。随着技术的不断进步和创新，物联网将继续演进和发展，为我们创造更加智能、高效和可持续的未来。由于大量物联网设备不断访问无线网络，物联网中存在着大量的连接设备和传感器，这些设备可能容易受到网络攻击和数据泄露的风险。保护物联网设备和数据的安全性成为一项重要任务，需要加强身份验证、数据加密和网络防御等安全措施，以确保用户的隐私和数据安全。另一方面，不同应用程序的各种计算任务被交付到物联网网络，以及物联网设备之间生成的数据共享。协作物联网(collaborative internet of things)是对传统物联网概念的进一步发展本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于分片区块链的物联网聚类优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于分片区块链的物联网聚类优化方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于分片区块链的物联网聚类优化方法，其特征在于，所述步骤S2中还包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于分片区块链的物联网聚类优化方法，其特征在于，所述步骤S3中还包括以下步骤：采用双重深度Q学习double DQN方法来优化长期奖励；在设计的框架中，通过物联网区块链环境IBCenv和双DQN代理之间的交互，首先训练双DQN模型以离线方式学习关于以下方面的...

【技术特征摘要】

1.基于分片区块链的物联网聚类优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于分片区块链的物联网聚类优化方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于分片区块链的物联网聚类优化方法，其特征在于，所述步骤s2中还包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于分片区块链的物联网聚类优化方法，其特征在于，所述步骤s3中还包括以下步骤：采用双重深度q学习double dqn方法来优化长期奖励；在设计的框架中，通...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈天赐，李睿，林晖，汪晓丁，郑丽娜，谢航竞，
申请(专利权)人：福建师范大学，
类型：发明
国别省市：