著者: (1)Oguzhan Akcin, The University of Texas at Austin (oguzhanakcin@utexas.edu) (2)ロバート・P・ストレイト、テキサス大学オースティン(rpstreit@utexas.edu) (3) ベンジャミン・オメン、テキサス大学オースティン(baoommen@utexas.edu) (4) Sriram Vishwanath, The University of Texas at Austin (sriram@utexas.edu) (5) Sandeep Chinchali, テキサス大学オースティン(sandeepc@utexas.edu) Authors: (1)Oguzhan Akcin, The University of Texas at Austin (oguzhanakcin@utexas.edu) (2)ロバート・P・ストレイト、テキサス大学オースティン(rpstreit@utexas.edu) (3) ベンジャミン・オメン、テキサス大学オースティン(baoommen@utexas.edu) (4) Sriram Vishwanath, The University of Texas at Austin (sriram@utexas.edu) (5) Sandeep Chinchali, テキサス大学オースティン(sandeepc@utexas.edu) 左のテーブル 抽象と1 導入 A Primer on Optimal Control ダイナミックシステムとしてのトークン経済 コントロールデザイン方法論 戦略価格:ゲーム理論分析 実験 議論と将来の仕事、および参照 ブロックチェーンベースの物理インフラシステムは、分散型5Gワイヤレスから電気自動車の充電ネットワークまで数多くあります。これらのシステムは、ノードサプライヤーがシステムを有効にし、検証し、管理し、またはセキュリティを確保するためにトークンで報酬を受けている暗号通貨を有効にしたトークン経済で動作します。しかし、今日のトークン経済は、インフラネットワークのためのトークン経済が異なる構造で構成されていなければならないと主張しています(例えば、ビットコイン)。このような固定供給システムは、しばしば初期の採用者が貴重なトークンを保有するよう奨励します。それによって、ネットワークに加わる時や維持する際に新しいノードのための Abstract 私たちの主な貢献は、インフラストラクチャのトークン経済をダイナミックなシステムとしてモデル化することです - 流通するトークン供給、価格、消費者の需要の変化は、ノードへの支払いとインフラストラクチャサービスのための消費者へのコストの機能です。重要なことに、このダイナミックなシステムビジョンは、数学制御理論からツールを活用して分散ネットワークの全体的なパフォーマンスを最適化することを可能にします。 1 導入 ブロックチェーンベースの物理インフラストラクチャネットワークのスペースは、分散型のワイヤレス、ストレージ、コンピューティング、および電気自動車充電ネットワークを含め、急速に増加しています。例えば、ヘリウム(18)とポーレン(22)は、分散型のワイヤレスネットワーク(DeWi)の2つであり、一般の人々が5Gのホットスポットを介してデータを構築、維持、検証、セキュア化し、最終的に送信することを報酬しています。同様に、FileCoin(20)、Storj(21)、ComputeCoin(27)などのプロジェクトは、分散型のファイルストレージおよびコンピューティングサービスを提供しています。これらのネットワークは、分散型 分散型インフラストラクチャネットワークの普及にもかかわらず、我々は、供給の成長と消費者の需要を促進するためのトークン経済を設計するための体系的なツールを欠いている。今日のトークン経済は、ビットコインのような金融を大いにターゲットにしており、(通常)トークンの固定供給で動作することができる。しかし、これらの固定供給の貨幣システムは、物理的なインフラストラクチャネットワークとは大きく異なります。例えば、ビットコインのような固定供給システムでは、初期の採用者はトークンを貯蔵することができ、それらが乏しいためです。さらに、後期の採用者は、トークン報酬が初期参加者よりも小さいことを証明するため、ネットワークに参加または維持するのに十分な奨励を受けることが トークン経済は、エコシステムに加わる新たなサプライヤーを引き続き奨励し、ヘリウムや電気自動車の充電ステーションのための5G接続などのサービスを提供するように設計されなければなりません。したがって、トークンの数はインフラストラクチャネットワークの規模と共に優雅に拡大する必要があります。しかし、新しく作成されたトークンでサプライヤーを継続的に報酬することは、そのような支払いがインフラストラクチャサービスの消費者の需要と注意深くバランスを取っていない場合にインフレを引き起こす可能性があります。そのような問題を解決するために、いくつかのプロジェクトは、最近「燃やしつつつつ」トークン経済(トークノミクス)モデルを採用することを検討し、 さらに、このようなブロックチェーンベースのインフラストラクチャネットワークがすべてのユーザーの全体的な有用性を最大化できるように「プログラミング可能」でなければなりません。例えば、このネットワークユーティリティ機能(パフォーマンス基準)には、低変動性で安定して安定して成長するトークン価格を維持することが含まれます。同様に、このネットワークコスト機能は、新しいサプライヤー/消費者が地理的なカバーを拡大するよう奨励することができます。さらに、BMEベースのトークン経済は、インフラストラクチャベースのブロックチェーンネットワークで展開されるトークンの数を制限するなどの厳格なパフォーマンス保証と制限を満たすように設計することができる。これをさらに進めると、経済の参加 私たちの重要な洞察は、トークン経済はダイナミックなシステムとしてモデル化することができ、私たちは強力なアイデアを活用することができます。 to maximize a Blockchain network’s utility function under chosen constraints. Control theory is a natural tool since the token economy is a dynamical system – the circulating token supply, token price, and consumer demand change as a function of our burn and mint decisions. Likewise, we have control authority – we are able to adapt the burn or mint mechanisms to regulate the token economy. Moreover, we can design a control cost function that captures key metrics for desired performance and evolution of the Blockchain dynamical system. Crucially, we can model the dynamics of the system, since we engineer the Blockchain protocol and token economy dynamics. As such, regulating the Blockchain token economy is a model-based control problem, which can be solved using powerful ideas from nonlinear optimization and optimal control theory. mathematical control theory 全体的に、この論文の貢献は3倍です。私たちの知識のベストに基づき、我々はブロックチェーントークノミクスに最適な制御理論を適用し、固定供給システムと燃焼とミントシステムの両方を柔軟にキャプチャする一般的な目的のダイナミックシステムモデルを導入しました。我々は、自動運転 [34,7]、ロボット操作、ロケットガイド [4]などの高性能、安全に重要なアプリケーションで使用される非線形モデル予測制御(MPC)方法を使用してトークン経済のための制御システムを設計します。我々は、これらの方法が、いくつかのアルゴリズムのstablecoinsによって使用される比例統合衍生産(PID)コントローラよりも優れていることを示 一般的に、ブロックチェーンがダイナミックなシステムであることについての以前の研究(35,36,10)は、マイナーの収益性と、ブロック報酬が供給と需要のダイナミクスに及ぼす影響に焦点を当てています。私たちの仕事は、インフラ中心のブロックチェーンシステムにおけるインセンティブとバランスを理解することに焦点を当てているという点で、既存の文献とは異なります。 関連仕事 私たちの方法論の強力さをよりよく理解するために、我々はまた、我々のシステムにおける消費者の理性的な行動の影響を考慮する。これを実現するために、ブロックチェーンシステムにおけるゲーム理論分析は、オリジナルビットコインのホワイトペーパーから始めて、何年にもわたって使用されてきました。利己的なマイニング攻撃の発見以来、ゲーム理論的方法は、理性的な偏差を調査するために使用されてきました(12)、マイニングプール(15)、および最近では、ブロックチェーンのようなEthereumにおけるトランザクション手数料の競売(31,13)。我々の仕事は、基本的なブロックチェーンプロトコルへの影響をモデリングするのではなく、トークンの価格を安定させるために使用されるバックバック 最後に、我々の目標はブロックチェーンネットワークでトークンの価格を安定化することであるため、我々の仕事はアルゴリズム的安定コインとある程度の類似性を持っているが、我々の関心は、トークンの流通供給をスマートに制御し、サービスプロバイダーに必要な支払いをバランスを取るため、トークンの価格に事前に指定された制御軌道を網羅することにある。したがって、我々の仕事は、Helium(当社のモデルにインスピレーションを与えたHelium)およびFactom(32)などの燃焼およびミントシステムを使用するサービスネットワークとより関連している。さらに、現存の文献のほとんどは、PIDのようなヒューリスティックな方法の使用を通じて反応的であるが、我々の 2 最適なコントロールのためのA Primer We now provide a basic primer on optimal control theory, which enables us to naturally model the token economy as a controlled dynamical system. Using this, we describe the state of a dynamical system, the control inputs, dynamics, and the high-level performance criterion (cost function). 重要なのは、我々はトークン経済が我々の設計の下にあるので、ダイナミクスの良い名目モデルを持っていることである。 当然、ストーカスティック需要予測 st によって生じる不確実性があるため、我々は名目ダイナミクスを知っているので、我々は標準モデルベースのコントロール技術を使用して、最適なコントロールのセットを見つけるために最適な問題を解決し、ダイナミクス制約の対象となるコスト機能を最小限にします [11,9 ]. さらに、我々はしばしば状態 xt とコントロール ut をそれぞれのセットの X と U に置き、例えば、厳格なアクションの限界をキャプチャするように制約します。 この論文は CC BY 4.0 DEED ライセンスの下で archiv で利用できます。 この紙は CC BY 4.0 DEED ライセンス ARCHIV で利用可能 ARCHIV で利用可能
