【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区块链，具体地，涉及一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统及方法。
技术介绍
1、在当今科技领域，区块链技术正以前所未有的速度蓬勃发展，深刻改变着诸多行业的运作模式。其中，像bitcoin-ng这类基于工作量证明的区块链网络，在发展进程中逐渐暴露出一系列严峻问题。
2、其中，随着区块链技术的普及，越来越多的参与者涌入链上博弈领域，导致算力竞争日益加剧。这使得单个矿工获取链上博弈收益的难度大幅增加，收益呈现出明显的下降趋势。传统的诚实链上博弈策略在这种激烈竞争下，已无法满足矿工们对更高收益的迫切追求。同时，现有的激励分析存在明显局限。它仅仅涵盖了敌手有限的链上博弈攻击策略空间，对于网络中可能出现的复杂情况缺乏全面考量。例如，网络中存在着蕴含巨大交易价值的鲸鱼交易，这类交易对链上博弈收益及网络生态有着潜在的重大影响，但却未被纳入当前激励分析的范畴。面对这些困境，矿工们急需一种创新的链上博弈策略来突破现状，在保障网络稳定与公平的前提下，实现收益的显著提升。
3、通过对专利文献的检索发现，公开号为cn107819756b的专利技术专利，公开了一种提高链上博弈收益的方法，该方法根据pow共识算法以及困境模型，分析矿工算力相同与不同两种情况，得出矿工链上博弈收益矩阵；构造不含zd策略、单zd策略、双zd策略模型，根据收益矩阵与马氏转移矩阵计算算力相同与不相同时的系统链上博弈收益。但该方法缺乏动态评估与智能预测等模块，无法实时监测网络状态、预测链上博弈行为，在应对网络变化和提高收益的灵活性上较弱
4、综上所述，针对上述现有技术的问题，研究一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统及方法成为当下亟待解决的关键任务。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统及方法。
2、根据本专利技术提供的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统，包括：
3、动态网络评估模块：用于实时监测并完成对区块链网络运行状态下的网络稳定性和链上博弈难度的评估工作，得到网络状态；
4、挖掘行为预测模块：用于采用深度学习算法实现对未来区块的生成趋势和竞争对手的链上博弈行为模式的预测，得到预测结果；
5、区块挖掘与隐藏策略模块：根据网络状态和预测结果，决定是否隐藏已挖掘的区块，并对多个后备区块进行管理；
6、自适应发布机制模块：用于根据网络变化和竞争对手行为动态调整区块发布策略；
7、多区块管理与优化模块：用于对多个后备区块进行优先级排序和组合优化，以最大化连续挖掘到多个区块的概率。
8、优选地，贪婪链上博弈优化系统还包括安全与合规性保障模块：用于确保策略的实施符合区块链网络的协议规则和法律法规要求。
9、本专利技术还提供了一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，包括如下步骤：
10、步骤s1，构建系统架构，用于实现基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化功能，系统架构包括多个模块；
11、步骤s2，针对系统架构的每个模块，编写对应的算法程序，用于实现各个模块的功能和策略逻辑，得到带有算法程序的系统架构；
12、步骤s3，将带有算法程序的系统架构部署到模拟区块链环境中，进行初步测试验证算法程序的有效性和稳定性，得到优化的系统架构；
13、步骤s4，将优化策略部署到实际的bitcoin-ng区块链网络中，实现对实际贪婪链上博弈行为的优化，构建马尔可夫奖励过程并进行长期监测和调优，实时收集各个模块的运行状态信息；
14、步骤s5，基于运行状态信息，根据网络反馈和链上博弈收益情况，不断优化和调整策略参数，以适应网络变化和提高收益。
15、优选地，步骤s2包括如下子步骤：
16、步骤s2.1，研究并设计动态网络评估模块，以实时监测和评估区块链网络状态；
17、步骤s2.2，开发挖掘行为预测模块，用于学习和预测链上博弈行为；
18、步骤s2.3，制定区块挖掘与隐藏策略模块，以决策区块的发布和隐藏；
19、步骤s2.4，构建自适应发布机制模块，以动态调整区块发布策略；
20、步骤s2.5，设计多区块管理与优化模块，实现后备区块的优先级排序和组合优化。
21、优选地，步骤s2.1包括如下子子步骤：
22、步骤s2.1.1，确定监测指标：研究并确定关键的网络状态指标。
23、步骤s2.1.2，数据收集：开发数据收集机制，实时从区块链网络中收集所需指标数据。
24、步骤s2.1.3，数据处理：设计数据处理算法，对收集到的数据进行清洗、去噪和预处理。
25、步骤s2.1.4，网络状态评估：基于处理后的数据，使用深度学习算法对网络稳定性进行评估。
26、优选地，步骤s2.2包括如下子子步骤：
27、步骤2.2.1，数据准备：收集历史链上博弈行为数据，包括区块发布时间、交易量和算力分布；
28、步骤2.2.2，模型构建：使用深度学习算法，构建预测模型；
29、步骤2.2.3，模型训练：利用历史数据对预测模型进行训练，优化模型参数；
30、步骤2.2.4，行为预测：利用训练好的模型预测未来区块的生成趋势和竞争对手的链上博弈行为模式。
31、优选地，步骤s2.3包括如下子子步骤：
32、步骤2.3.1，策略设计：根据网络状态和预测结果，设计区块挖掘与隐藏策略；
33、步骤2.3.2，策略实施：在挖掘到区块后，根据策略决定是否立即发布或隐藏一段时间后再发布；
34、步骤2.3.3，后备区块管理：对多个后备区块进行管理，包括优先级排序和资源分配。
35、优选地，步骤s5包括如下子步骤：
36、步骤s5.1，分析运行状态数据，识别问题和改进点；
37、步骤s5.2，调整策略参数，以适应网络变化和提高收益；
38、步骤s5.3，测试调整后的策略，确保系统稳定性和收益提升；
39、步骤s5.4，持续监控策略效果，进行必要的迭代优化。
40、优选地，步骤s5.1包括如下子子步骤：
41、步骤s5.1.1，数据聚合：从不同节点和区块链网络中聚合运行状态数据；
42、步骤s5.1.2，趋势分析：分析数据趋势，识别任何异常模式或性能下降的迹象；
43、步骤s5.1.3，问题诊断：诊断可能导致性能问题的具体原因；
44、步骤s5.1.4，改进点识别：确定可能的改进点。
45、优选地，步骤s5.2包括如下子子步骤：
46、步骤s5.2.1，参数敏感性分析：进行参数敏感性分析；
47、步骤s5.2.2，参数调整方案：参数调整方案包括调本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统，其特征在于，所述贪婪链上博弈优化系统还包括安全与合规性保障模块，用于确保策略的实施符合区块链网络的协议规则和法律法规要求。
3.一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，基于权利要求1至2中任一项所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统，其特征在于，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤S2.1包括如下子子步骤：
6.根据权利要求4所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤S2.2包括如下子子步骤：
7.根据权利要求4所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤S2.3包括如下子子步骤：>
8.根据权利要求3所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤S5包括如下子步骤：
9.根据权利要求8所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤S5.1包括如下子子步骤：
10.根据权利要求8所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤S5.2包括如下子子步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统，其特征在于，所述贪婪链上博弈优化系统还包括安全与合规性保障模块，用于确保策略的实施符合区块链网络的协议规则和法律法规要求。
3.一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，基于权利要求1至2中任一项所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化系统，其特征在于，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤s2包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于动态评估与智能预测的贪婪链上博弈优化方法，其特征在于，所述步骤...
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