Abstract-Blockchain har nyligen tillämpats i många applikationer som bitcoin, smart rutnät och Internet of Things (IoT) som en offentlig liggare av transaktioner. Användningen av blockchain i mobila miljöer är dock fortfarande begränsad eftersom gruvprocessen förbrukar för mycket dator- och energiresurser på mobila enheter. Edge Computing som erbjuds av leverantören av Edge Computing Service (ECSP) kan användas som en genomförbar lösning för avlastning av gruvdriften från de mobila enheterna, dvs. gruvarbetare, i den mobila blockchain-miljön. Det finns dock fortfarande en mekanism för resurstilldelning för att maximera intäkterna för ECSP och för att säkerställa incitamentens förenlighet och individuell rationalitet. I detta dokument utvecklar vi en optimal auktion baserad på djupinlärning för resursallokeringen. Speciellt konstruerar vi en flerskikts neural nätverk arkitektur baserad på en analytisk lösning av den optimala auktionen. De neurala nätverken utför först monotona omvandlingar av gruvarbetarnas bud. Sedan beräknar de regler för tilldelning och villkorad betalning för gruvarbetarna. Vi använder värderingar av gruvarbetarna som träningsdata för att justera parametrarna i de neurala nätverken för att optimera förlustfunktionen som är den förväntade, negerade intäkterna från ECSP. Vi visar de experimentella resultaten för att bekräfta fördelarna med att använda det djupa lärandet för att härleda den optimala auktionen för mobil blockchain med höga intäkter.
Specifikt, de konstruerar en flerskikts neurala nätverk arkitektur baserat på en analytisk lösning av den optimala auktion REF.
Optimal Auction for Edge Computing Resource Management in Mobile Blockchain Networks: A Deep Learning Approach
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Business', 'Mathematics']}