Auto-Tuning with Reinforcement Learning for Permissioned Blockchain Systems
文章目录摘要一、介绍二、相关工作2.1总账结构2.2织物优化三、系统结构四、作为DRL问题的自动调谐4.1参数和性能4.2问题的转化4.3RL用于自动调参4.4PB-MADDPG用于自动调参五、重要参数识别六、实验6.1设置6.2执行时间分解6.3调整效果和效率比较6.4参数数量的影响6.5适应性6.6奖励函数的评估6.7容错性的评估6.8总结七、讨论摘要在一个允许的区块链中,性能决定了它的发展,