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蒋腾聪 (蒋腾聪.) [1] | 张建山 (张建山.) [2] | 郑鸿强 (郑鸿强.) [3] | 陈星 (陈星.) [4] (Scholars:陈星)

Abstract:

在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力、恶意节点的概率以及节点之间的传输速率等不同网络环境下,找到响应网络状态的最佳分片区块链系统参数;为了避免传统粒子群优化算法陷入局部最优的问题,引入遗传算法中的交叉操作和变异操作,有效提高方法的准确性.通过大量仿真实验对方法的有效性进行验证分析.实验结果表明,相比于其他的方法,本文所提出的方法可以在更短的时间取得更高的系统吞吐量.

Keyword:

分片区块链 可扩展性 粒子群算法 遗传算法

Community:

  • [ 1 ] [陈星]福州大学计算机与大数据学院,福州 350116;空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州 350002;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福州 350116
  • [ 2 ] [蒋腾聪]福州大学计算机与大数据学院,福州 350116;空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州 350002;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福州 350116
  • [ 3 ] [张建山]福州大学计算机与大数据学院,福州 350116;空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州 350002;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福州 350116
  • [ 4 ] [郑鸿强]福州大学计算机与大数据学院,福州 350116;空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州 350002;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福州 350116

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小型微型计算机系统

ISSN: 1000-1220

Year: 2024

Issue: 7

Volume: 45

Page: 1756-1762

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