DyFEn：支付通道网络中的基于智能体的费用设定
机器学习
2022-10-18 v1 数理金融
摘要
近年来，随着易用学习环境的发展，利用这些框架极大地加速了强化学习算法的实现与可复现基准测试。在本文中，我们介绍动态费用学习环境（DyFEn），一个开源的真实世界金融网络模型。它可提供一个用于评估不同强化学习技术的测试平台。为说明 DyFEn 的前景，我们提出一个具有挑战性的问题，即链下支付通道的同步多通道动态费用设定。该问题在比特币闪电网络中广为人知且尚无有效解决方案。具体而言，我们报告了几种常用深度强化学习方法在该动态费用设定任务上的实证结果，作为进一步实验的基线。据我们所知，与许多基于物理仿真或游戏平台的现有工作不同，本工作提出了首个基于区块链和分布式账本技术仿真的虚拟学习环境。
引用
@article{arxiv.2210.08197,
title = {DyFEn: Agent-Based Fee Setting in Payment Channel Networks},
author = {Kiana Asgari and Aida Afshar Mohammadian and Mojtaba Tefagh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08197},
year = {2022}
}