[发明专利]一种基于移动边缘计算及区块链协同赋能的物联网场景的性能优化方法

权利要求书

1.针对新兴物联网架构对数据安全存储及数据高效处理的需求，利用区块链系统及移动边缘计算(MEC)技术协同赋能在实现数据可靠存储的同时优化该架构的可扩展性，并且提出了一种基于深度强化学习(DRL)算法的性能优化方法，其特征在于，所述方法包括：

结合基于委托股权证明(DPoS)共识机制的区块链技术，将物联网中所产生的数据以分布式的形式于多个物联网节点下进行存储；

基于移动边缘计算技术，允许物联网节点将部分区块链系统下的计算密集型任务卸载到MEC服务器上进行处理，进而减轻节点本地的计算任务量；

基于环境信息与缓存区业务量感知，被选为区块生成者的物联网节点能够自适应地选择区块生成策略以及MEC计算卸载策略；

利用分布式的深度确定性策略梯度(DDPG)算法进行联合优化，使得物联网节点能够准确地动态决策出高效的区块生成策略及MEC计算卸载策略，以此实现可扩展性优化。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述区块生成策略包括：

被选为区块生产者的物联网节点，能够自适应地调整区块生成大小以及区块生成间隔。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述MEC计算卸载策略包括：

被选为区块生产者的物联网节点，能够基于环境信息与缓存区业务量感知调整分配至MEC服务器进行处理的比特数以及留在本地进行处理的比特数，并在与区块链系统部分联合优化的问题中用于进一步推算区块生成大小。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于DDPG算法的可扩展性优化方案的实施包括：

DDPG的算法模型于边缘物联网节点上独立且分布式地训练生成；

状态空间定义包括基于信道互易性所得的上行链路传输的信道矢量，以及边缘物联网节点的缓存区业务量；

动作空间定义包括分配用于边缘节点本地计算的功率、分配用于计算卸载的功率以及区块生成间隔；

奖励函数定义为该架构下的平均每秒交易吞吐量，体现整体系统的可扩展性程度。