A Platform-Free Proof of Federated Learning Consensus Mechanism for Sustainable Blockchains
工作量证明（PoW）作为区块链的代表性共识协议，消耗了大量的计算和能量来确定矿工之间的记账权，但没有达到任何实际目的。为了解决PoW的缺点，我们提出了一种新的能量回收共识机制，称为无平台的联邦学习证明（PF-PoFL），它利用原本浪费在解决困难但无意义的PoW难题的计算能力来进行实际的联邦学习（FL）任务。然而，由于不受信任的环境和矿工的自私特性，可能会出现潜在的安全威胁和效率问题。在本文中，通过设计一种新的区块结构、新的交易类型和基于信用的激励机制，PF-PoFL允许以完全分散的方式进行高效的人工智能（AI）任务外包、联合挖掘、模型评估和奖励分配，同时抵抗欺骗和Sybil攻击。此外，PF-PoFL为矿工提供了用户级的差分隐私机制，以防止在训练FL模型时的隐式隐私泄漏。此外，通过考虑动态矿工特性（例如，训练样本、非IID度和网络延迟），提出了一种基于联邦形成博弈的机制，分布式形成具有Nash稳定收敛的优化不相交矿工划分结构.大量的仿真验证了PF-PoFL的效率和有效性。
2022-10-29 cs.CR cs.GT
Blockchain Mining with Multiple Selfish Miners
本文研究多攻击者对自私挖矿盈利性的影响，通过马尔可夫链和POMDP模型分析盈利阈值，发现多攻击者显著降低阈值，并揭示自私挖矿初期不盈利的特性。
2023-04-01 cs.CR cs.GT
Greedy but Cautious: Conditions for Miner Convergence to Resource Allocation Equilibrium
所有的公共区块链都是由区块生产者之间的机会成本证明来保证的。例如，像比特币这样的工作量证明（PoW）系统提供的安全性是由于计算消耗;它是工作，因为它不能免费执行。一般来说，在生产区块时可证明丢失的资源越多，区块链的安全性就越高。当两个区块链共享相同的机会成本机制时，就像它们共享相同的PoW算法时，这两个链会从区块生产者那里竞争资源。事实上，如果资源类型之间存在流动性市场，那么理论上所有区块链都会争夺资源。在本文中，我们证明了任何两个区块链之间都存在资源分配均衡，这基本上是由每个链提供的奖励的法定价值驱动的，以换取提供安全。我们继续证明这个均衡是奇异的，并且总是能够实现，前提是区块生产者以贪婪但谨慎的方式行事。当他们过度贪婪时，情况正好相反：资源分配在两个链条之间的极端中振荡。我们表明，这些结果在实践中，并在块生成模拟。最后，我们展示了这个理论的几个应用，包括一个不可信的价格比预言机，提高了区块链的安全性，其硬币具有较低的法定价值，以及量化的成本分配资源远离均衡。
2019-08-26 cs.CR cs.GT
Evolutionary Game for Mining Pool Selection in Blockchain Networks
在采用工作量证明方案的区块链网络中，中本聪共识协议引入了货币激励来指导全节点的行为（即，区块矿工）在维护关于区块链状态的共识的过程中。区块矿工必须在加密解谜比赛中投入以哈希率衡量的计算能力，以赢得发布奖励（又名，采矿）新区块。由于加密难题的难度呈指数级增长，个体区块矿工倾向于加入矿池，即，矿工联盟，以减少收入差异，赚取稳定的利润。在本文中，我们研究了区块链网络中矿池选择的动态性，其中矿池可以选择任意的区块挖掘策略。我们确定的哈希率和块传播延迟作为两个主要因素，决定了采矿竞争的结果，然后模型的战略演变的个人矿工作为一个进化博弈。我们提供了理论分析的进化稳定性的池选择动态的两个采矿池的案例研究。数值模拟的结果支持了我们的理论发现，并证明了矿工策略在一般情况下的稳定性。
2017-12-29 cs.GT
An Incentive Mechanism for Sustainable Blockchain Storage
区块链系统中的矿工正在遭受不断增加的存储成本，而这些成本通常没有得到用户交易费用的适当补偿。这降低了矿工参与的动机，并可能危及区块链的安全性。我们建议通过费用和等待税（FWT）机制来缓解区块链费用不足的问题，该机制明确考虑了系统中的两种负外部性。具体来说，我们将协议设计者，用户和矿工之间的交互建模为三阶段Stackelberg游戏。通过对博弈均衡的刻画，我们发现矿工在交易选择中忽略了负外部性，因为他们愿意接受不合理的费用交易。这导致了现有方案中存储费用不足的问题。此外，我们提出的最佳FWT机制可以激励用户支付足够的交易费用，以支付存储成本，并实现无约束的社会最优。数值结果表明，最优的FWT机制保证了足够的交易费用，并实现了平均社会福利提高了33.73%以上.此外，最佳FWT机制实现了最大的公平性指标，即使在异构存储成本矿工下也表现良好。
2021-08-22 cs.GT
BitcoinF: Achieving Fairness for Bitcoin in Transaction-Fee-Only Model
区块链，如比特币，是一种仅附加的，安全的，透明的分布式账本。一个公平的区块链应该有健康的指标;高诚实的挖掘能力，低处理延迟，即，交易等待时间短，消费价格稳定，即，处理交易所需的最低交易费用。随着比特币的成熟，交易的涌入增加，区块奖励变得微不足道。我们表明，在这些条件下，很难保持区块链的健康。在比特币中，在这些成熟的运营条件（MOC）下，矿工会发现支付他们的采矿成本是一个挑战，因为仅仅开采一个区块就不会有更多的收入。它可能导致矿工无法继续挖矿，威胁区块链的安全。此外，正如我们在本文中使用模拟所展示的那样，在MOC下，有利于区块链健康的行动成本在比特币中非常高，导致所有矿工都在处理交易。它会导致交易搁浅，即，提供低交易费用的交易，经历不合理的高处理延迟。更糟糕的是，这些搁浅交易的复合效应是消费价格的上涨。这种现象不仅会导致矿工和用户所经历的不公平，还会恶化区块链的健康状况。我们提出了BitcoinF事务处理协议，这是对现有比特币协议的一个简单但高效的修改，以解决这些不公平问题。BitcoinF解决了这些不公平的问题，同时保留了用户表达紧急情况的能力，并优先考虑他们的交易。
2020-03-02 cs.CR cs.GT
Hopping-Proof and Fee-Free Pooled Mining in Blockchain
跳池攻击降低了区块链中矿池和诚实矿工的预期利润。主流对策，即PPS（按每股支付）和PPLNS（按最后N股支付），可以对冲池跳，但对池以及矿工的成本构成风险。在这项研究中，我们应用零决定因素（ZD）理论设计了一种新的池挖掘，它提供了一种激励机制，激励非纪念性和纪念性的进化矿工不切换池的战略。简而言之，我们的防跳池挖掘有三个独特的功能：1）免费。如果矿工不跳，则不收取任何费用。2)适用性广。它可以在预付费和后付费机制中使用。3)公平。即使是池可以支配游戏与任何矿工，他必须合作时，矿工不跳池。我们的计划的公平性使其具有长期的可持续性。据我们所知，我们是第一个提出了一个防跳池挖掘与上述三个性质同时。理论和实验分析都证明了该方案的有效性。
2019-12-25 cs.GT
PDoS: A Profitable Denial-of-Service Attack against Proof-of-Work Blockchain Liveness
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
提出PDoS混合攻击，结合信号威慑与寄生收益提取，利用矿池奖励机制补贴成本，证明高价值环境下破坏PoW区块链活性可自我维持甚至盈利。
2026-09-14 cs.CR cs.GT
Auction Mechanisms in Cloud/Fog Computing Resource Allocation for Public Blockchain Networks
区块链作为一种新兴的去中心化安全数据管理平台，近年来受到了广泛的关注。为了维护区块链数据记录的规范状态，基于工作量证明的共识协议为网络中的节点（称为矿工）提供激励，以通过解决加密难题的“块挖掘”过程来确认新的交易块。在本地计算资源有限的情况下，例如，移动设备，这是自然的理性矿工，即，共识节点，以将工作量证明的计算任务卸载到云/雾计算服务器。因此，本文针对云/雾计算服务提供商与矿工之间的交易问题，提出了一种基于拍卖的高效计算资源分配市场模型。特别是，我们考虑基于工作量证明的区块链网络。由于区块链网络中矿工之间的竞争，在设计拍卖机制时特别考虑了分配外部性。具体来说，我们考虑两种投标方案：恒定需求方案，每个矿工投标固定数量的资源，和多需求方案，矿工可以提交他们的偏好的需求和出价。对于固定需求的投标方案，我们提出了一个拍卖机制，实现最优的社会福利。在多需求投标方案中，社会福利最大化问题是NP难问题。因此，我们设计了一个近似算法，保证真实性，个人的合理性和计算效率。通过大量的模拟，我们证明了我们提出的两种竞价方案的拍卖机制可以有效地最大化区块链网络的社会福利，并为云/雾计算服务提供商提供有效的策略。
2020-03-27 cs.GT
Delayed Blockchain Protocols
鉴于博弈论和共识之间的相似之处，以激励兼容优先的心态智能地设计区块链或DAG协议是有意义的。为此，我们提出了一种基于延迟奖励的新区块链或DAG协议增强。我们设计了一种新的方法来对矿工的行为施加削减条件，使用他们的延迟奖励作为工作量证明系统中的股份。使用欺诈证据，我们可以减少恶意矿工行为，并奖励长期诚实的行为。
2018-04-18 cs.DC cs.GT
Bayesian Mechanism Design for Blockchain Transaction Fee Allocation
针对区块链交易费用机制中无法兼顾非零矿工收益与DSIC的难题，本文提出基于贝叶斯博弈的辅助机制方法，设计了满足BNIC和防合谋的TFM，实现了渐近常数因子近似的最优矿工收益，打破了零收益障碍。
2024-12-23 cs.GT
MAD-HTLC: Because HTLC is Crazy-Cheap to Attack
智能合约和交易允许用户在比特币和以太坊等加密货币区块链上实现精心设计的结构。许多这样的构造，包括操作支付渠道和原子交换，都使用了一种称为哈希时间锁定合同（HTLC）的构建块。在这项工作中，我们从HTLC中提取一个规范（HTLC-Spec），并提出了一个实现称为相互保证破坏哈希时间锁定合同（MAD-HTLC）。MAD-HTLC采用了一种新的方法，利用现有的区块链运营商（称为矿工）作为设计的一部分。如果用户行为不端，MAD-HTLC会激励矿工没收她的所有资金。我们证明了MAD-HTLC的安全性使用UC框架和博弈论分析。我们展示了MAD-HTLC的有效性，并通过在比特币和以太坊的运营区块链上实例化它来分析其开销。值得注意的是，目前的矿工软件在优化收入方面做得很少，因为优势相对较小。然而，随着需求的增长和其他收入组成部分的萎缩，矿工们更有动力充分优化他们的资金吸收。通过修补标准比特币客户端，我们证明了这种优化很容易实现，使矿工成为MAD-HTLC的自然执行者。最后，我们扩展了以前的结果HTLC的脆弱性贿赂攻击。攻击者可以通过提供高额交易费来激励矿工更喜欢她的交易。我们证明了这种攻击可以很容易地通过修补比特币客户端来实现，并使用博弈论工具在理性矿工存在的情况下定性地收紧这种贿赂攻击的已知成本范围。我们发现了比特币和以太坊主网络上发生的贿赂机会，其中几美元的贿赂可以产生数万美元的奖励（例如，超…
2021-03-25 cs.CR cs.GT
Optimal Auction For Edge Computing Resource Management in Mobile Blockchain Networks: A Deep Learning Approach
区块链最近已被应用于许多应用，如比特币，智能电网和物联网（IoT）作为交易的公共分类账。然而，区块链在移动环境中的使用仍然有限，因为挖掘过程在移动设备上消耗了太多的计算和能源资源。边缘计算服务提供商提供的边缘计算可以作为一种可行的解决方案，用于从移动设备卸载挖掘任务，即，矿工，在移动区块链环境中。然而，需要为边缘资源分配设计一种机制，以使边缘计算服务提供商的收入最大化，并确保激励相容性和个体理性仍然是开放的。在本文中，我们开发了一个基于深度学习的边缘资源分配的最优拍卖。具体来说，我们构建了一个多层神经网络架构的基础上的最优拍卖的解析解。神经网络首先对矿工的出价进行单调变换。然后，他们为矿工计算分配和有条件的支付规则。我们使用矿工的估值作为数据训练，以调整神经网络的参数，从而优化损失函数，这是边缘计算服务提供商的预期收益。我们展示了实验结果，以确认使用深度学习获得高收入移动区块链的最佳拍卖的好处
2017-11-17 cs.GT
Mechanism Design for Blockchain Order Books against Selfish Miners
针对区块链订单簿中矿工自私匹配导致社会福利损失的问题，提出可调整区块大小的机制，实现有界PoA，并在同质交易下达到社会最优，显著提升福利。
2025-01-22 cs.GT cs.HC cs.NI
Oceanic Games: Centralization Risks and Incentives in Blockchain Mining
为了参与无权限区块链的分布式共识，潜在的节点-或矿工-提供指定的昂贵资源的证明。然而，与预期的去中心化相反，目前关于区块链采矿的数据显示，这些资源越来越集中在少数几个主要实体中，通常是矿池。为了研究这种情况下的战略考虑，我们采用了米尔诺和沙普利（Milnor and Shapley，1978）的海洋游戏概念。海洋游戏已经被用来分析公司环境中的决策，其中有少数占主导地位的参与者（股东）和大量的个人无关紧要的参与者，海洋。与标准均衡模型不同，它们侧重于衡量给定资源分配中每个实体和每单位资源的价值（或权力）。这些价值观被视为联盟形成、合并和资源收购的战略组成部分。考虑到这些与区块链治理和长期可持续性相关的问题，我们将海洋游戏应用于区块链采矿，并通过示例说明定义的概念。现有结果的应用揭示了个体采矿者合并以增加其资源价值的动机。这为所观察到的采矿权的集中和集中提供了另一种视角。除了数值模拟之外，我们还使用该模型来识别与未来加密货币设计相关的问题，并制定前瞻性的研究问题。
2021-07-18 cs.CR cs.GT
An Overlapping Coalition Game Approach for Collaborative Block Mining and Edge Task Offloading in MEC-assisted Blockchain Networks
针对MEC辅助区块链网络，提出两阶段Stackelberg博弈模型，支持矿工加入多联盟协作挖掘，通过闭式纳什均衡与交替算法实现稳定联盟结构和近最优定价。
2025-08-08 cs.GT
Strategic Alliance for Blockchain Governance Game
本文讨论了另一种安全的区块链网络框架的设计，以防止攻击者造成的损害。在最近发展起来的随机博弈框架之上，引入了管理层战略联盟的概念。这种新的增强型混合理论模型是基于传统博弈论、波动理论和区块链治理博弈的结合而开发的，旨在通过与其他真正的矿工建立战略联盟，找到防止攻击者网络故障的最佳策略。完全获得了决策参数的分析结果，从而能够预测操作时刻，并提供与其他节点的最佳联盟数量，以保护区块链网络。这项研究有助于那些考虑初始硬币产品或推出新的基于区块链的服务的人，通过与分散网络中受信任的矿工结盟来增强安全功能。
2022-02-12 cs.CR cs.GT math.PR
Mosaic: Client-driven Account Allocation Framework in Sharded Blockchains
针对分片区块链中矿工驱动账户分配的高开销问题，提出客户端驱动框架Mosaic及参考算法Pilot，客户端自主分配分片并按需迁移，在以太坊数据集上实现计算效率提升四个数量级，仅以5%跨分片比率增加换98%系统吞吐量保留。
2025-04-15 cs.DB cs.DC cs.GT
An Axiomatic Approach to Block Rewards
工作量证明区块链奖励每个矿工完成一个区块，奖励金额与矿工为挖掘区块贡献的哈希值数量成比例。这个比例分配规则是最优的吗？在什么意义上？还有哪些规则是可能的？特别是，任何“好的”分配规则应该满足的理想属性是什么？为了回答这些问题，我们开始在单个区块的时间尺度上对工作量证明区块链中的激励进行公理化理论。我们认为理想的属性的分配规则，包括：对称性;预算平衡（弱或强）;防欺诈;和各种等级的防共谋。我们证明了比特币的比例分配规则是满足特定属性系统的唯一分配规则，但这并不适用于稍弱的属性集，或者当矿工不是风险中性时。我们还指出，可以在工作量证明区块链中近似实现丰富的分配规则。
2019-09-23 cs.GT
Designing Redistribution Mechanisms for Reducing Transaction Fees in Blockchains
IIIT, Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院）；IISc, Bangalore（班加罗尔印度科学研究院）
本文研究区块链高交易费问题，提出 TFRM 将 VCG 支付作为回扣再分配，并证明矿工可操纵且未确认交易无回扣时的不可能性，进而设计 R-TFRM 与 R²-TFRM。
2024-01-24 cs.AI cs.CR cs.GT
Discouraging Pool Block Withholding Attacks in Bitcoins
比特币的兴起引发了人们对区块链研究和区块挖掘的极大热情，而矿池的广泛存在有助于其参与者（即，矿工）更频繁地获得奖励。最近，矿池被证明是脆弱的几种可能的攻击，池块扣留攻击是其中之一：一个战略池管理器发送她的一些矿工到其他池，这些矿工假装工作的难题，但实际上什么也不做。这些矿工仍然可以获得奖励，因为矿池管理员无法识别这些恶意矿工。在这项工作中，我们重新审视了池块扣留攻击的博弈论模型，并提出了一种修改后的方法来重新分配奖励给矿工。幸运的是，在新模型中，池管理者有强烈的动机不发动这样的攻击。我们证明了对于任意数量的矿池，无矿池攻击总是一个纳什均衡。此外，只有两个少数矿池参与，无矿池攻击实际上是唯一的纳什均衡。
2020-08-16 cs.CR cs.GT
From Griefing to Stability in Blockchain Mining Economies
我们研究了区块链采矿经济的博弈论模型，并表明悲伤是一种参与者以较低的成本伤害其他参与者的做法，是其纳什均衡的普遍威胁。证据依赖于一个泛化的进化稳定性，非同质种群通过悲伤的因素（比率，衡量网络损失相对于偏离者自己的损失），这导致了一个正式的理论论据，目前在实践中观察到的耗散资源，巩固权力和高进入壁垒。这种类型的分析中的一个关键假设是，矿工的决策对聚合网络结果（如网络哈希率）具有重大影响。然而，随着网络变得越来越大，矿工的相互作用更接近于分布式生产经济或费舍尔市场，其稳定性也会发生变化。在这种情况下，我们推导出一个比例响应（PR）更新协议，收敛到市场均衡，悲伤是无关紧要的。融合适用于各种矿工的风险状况，以及不同采矿技术的区块链之间不同程度的资源流动性。我们对四种可开采加密货币的案例研究的实证结果表明，风险分散，资源的有限流动性（由不同的采矿技术强制执行）和网络增长，都是固有的不稳定区块链生态系统稳定性的因素。
2021-06-23 cs.DC cs.GT cs.MA
DECENT-BRM: Decentralization through Block Reward Mechanisms
本文通过建立新矿工与PoW区块链系统的博弈模型，分析不同区块奖励机制下的均衡策略，并提出Decent-BRM使单独挖矿效用高于加入矿池，从而从机制上消除矿池形成、实现区块链去中心化。
2024-01-17 cs.GT
The Impact of Uncle Rewards on Selfish Mining in Ethereum
今天的许多加密货币使用区块链作为分散的分类账，并通过工作证明来保护它们。在链分叉的情况下，比特币实现共识的规则是选择最长的链，并丢弃另一条链。事实证明，这种共识规则在自私的挖掘中有一个弱点，自私的矿工通过部分保留区块来利用区块生成中的差异。然而，在以太坊中，在某些条件下，陈旧的区块不必被丢弃，而是可以从主链中引用，作为叔叔区块，产生部分奖励。这一概念限制了网络延迟对矿工预期收入的影响。但这个概念也降低了自私的矿工从扣留新铸造的区块中得不到回报的风险。本文使用蒙特卡罗模拟来量化叔叔块对自私采矿的盈利能力和以太坊（ETH）中区块链安全性的影响。本文将简要介绍最近的以太坊经典（ETC）改进提案，该提案在选择主链时对Uncle块进行了权衡。
2018-08-10 cs.CR cs.GT
Mechanism Design for Automated Market Makers
本文提出一种批量处理区块内所有交易的AMM新机制，在传统区块链中实现套利弹性与公平对待，在去中心化排序公平的区块链中实现激励相容，从而消除MEV机会。
2025-09-13 cs.CG cs.GT
Near-Tight Theoretical Bounds for Incentive Compatibility in Bitcoin Mining
Kyoto University（京都大学）
研究比特币挖矿中诚实挖矿何时理性的激励设计问题，针对现有理论方法局限性，开发更现实模型及非对称平局决胜参数，提出算法计算激励兼容性阈值上下界，最大误差为9.98006×10⁻⁴。
2026-07-28 cs.CR cs.GT
A Treatment of EIP-1559: Enhancing Transaction Fee Mechanism through Nth-Price Auction
本文提出名为BNP的燃烧式N价拍卖交易费机制，将费用分为基础费和优先费，在拥堵时同时满足UIC、MIC和c-SCP，且不受共识类型限制。
2024-06-27 cs.DC cs.GT
Proof-of-Stake Mining Games with Perfect Randomness
本文研究具有完美外部随机性的最长链权益证明协议中的矿工激励问题，证明策略性矿工在32.5%权益时可优于诚实矿工但在30.8%时不能，并刻画了无限状态MDP的正递归最优策略。
2021-12-14 cs.CR cs.GT econ.TH
Evolutionary Equilibrium Analysis for Decision on Block Size in Blockchain Systems
在基于PoW的区块链网络中，矿池（单个矿工可以被视为包含一个矿工的矿池）竞争成功开采区块以获得奖励。通常，奖励包括固定的区块补贴和随时间变化的交易费用。交易费用由区块链提供，其交易被打包成块，并随着块的大小而增加。然而，块的大小越大，延迟越长，导致成功挖掘的概率越小。因此，找到最佳的区块大小来权衡这两个因素对矿池来说是一个复杂而关键的问题。本文将区块链系统中的重复挖矿竞争动态建模为演化博弈，研究矿池之间的相互作用。在这个游戏中，每个池有两个策略：遵循默认大小$\bar{B}$，即，块大小的上限，或者不遵循。由于有限理性的存在，每个矿池在整个挖掘过程中，根据矿池的计算能力等因素，通过不断学习和调整，追求其进化稳定的块大小（ESS）。建立了一般演化博弈的研究框架，并在此基础上对两个矿池情形下的演化博弈系统的存在性和稳定性进行了理论探讨。用真实的比特币数据进行了数值实验，以显示矿池的演化决策，并证明本文的理论研究结果。
2021-10-19 cs.GT
Cobalt: Optimizing Mining Rewards in Proof-of-Work Network Games
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
本文提出Cobalt算法，将工作量证明网络中矿工连接选择建模为组合赌博机问题，利用网络坐标学习结构，以最小化延迟并最大化挖矿奖励，实验证明其优于或匹配基线。
2023-07-10 cs.GT cs.LG cs.MA
Colordag: An Incentive-Compatible Blockchain
本研究提出区块链协议Colordag，实现ε-确定纳什均衡的解概念，解决了现有Fruitchain协议存在简单偏离策略、智能体有动机偏离的问题，在矿工算力均低于1/2时能以高概率保证遵循策略为最优响应。
2023-08-22 cs.DC cs.GT
Decentralization Cheapens Corruptive Majority Attacks
针对区块链腐败式多数攻击成本问题，研究指出Budish的成本界定偏松，提出若多数算力由小矿工控制，攻击成本远低于该界定值，并给出低成本攻击方案及影响讨论。
2023-10-02 cs.CE cs.GT
Social Welfare Maximization Auction in Edge Computing Resource Allocation for Mobile Blockchain
区块链是一种新兴的去中心化安全系统，已被应用于许多应用，如比特币，智能电网和物联网。然而，运行挖掘过程可能会消耗太多的能量消耗和手持设备上的计算资源使用，这限制了区块链在移动环境中的使用。在本文中，我们考虑部署边缘计算服务来支持移动区块链。提出了一种基于拍卖的边缘计算服务提供商的边缘计算资源市场。由于矿工之间存在竞争，模型中考虑了分配外部性（正和负）。在我们的拍卖机制中，我们最大化的社会福利，同时保证真实性，个人理性和计算效率。基于区块链挖掘实验结果，我们定义了一个哈希幂函数来表征成功挖掘区块的概率。通过大量的模拟，我们评估了我们的拍卖机制的性能，这表明我们的边缘计算资源市场模型可以有效地解决边缘计算服务提供商的社会福利最大化问题。
2017-11-20 cs.GT
Analyzing the Economic Impact of Decentralization on Users
Princeton University（普林斯顿大学）；Stanford University（斯坦福大学）
本研究通过两阶段博弈模型分析去中心化账本中用户经济影响，发现矿工市场份额决定市场清仓均衡存在性，区块奖励影响均衡存在条件。
2025-12-25 cs.GT
Rational Miner Behaviour, Protocol Stability, and Time Preference: An Austrian and Game-Theoretic Analysis of Bitcoin's Incentive Environment
本文结合奥地利资本理论与重复博弈论，分析区块链中矿工的战略行为，指出协议规则可变性会提高时间偏好并破坏合作均衡，论证了协议不可变性作为制度锚对恢复战略一致性与网络可持续均衡的必要性。
2025-06-26 cs.CR cs.GT cs.NI
Impact of Temporary Fork on the Evolution of Mining Pools in Blockchain Networks: An Evolutionary Game Analysis
临时分叉是许多具有工作量证明的区块链中的基本现象，并且临时分叉的分析最近引起了极大的关注。与现有的专注于区块大小、网络传播延迟或区块生成速度等区块链系统因素的努力不同，本文从矿工的角度探索了计算能力的一个新的关键维度。具体来说，我们首先提出了一个详细的数学模型来描述计算能力竞争的矿池的临时分叉的影响。我们还推导出了临时分叉概率和矿池预期挖矿奖励的封闭式公式。为了揭示竞争矿池的计算能力分布的长期趋势，我们开发了一个基于临时分叉模型的进化博弈框架，并相应地描述了稳定进化均衡集。广泛的数值模拟和基于现实区块链数据的评估都为支持我们的理论模型和发现提供了证据。
2020-11-14 cs.GT cs.NI
