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论文解析：基于区块链的计算能力共享系统
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核心内容：
核心创新点的原理与理论：
进化博弈论构建了计算服务部门之间计算力共享策略的动态模型。
采用深度强化学习（DRL）设计了节点选择算法，以最小化各部门的计算力成本
深度强化学习：深度学习的感知能力和强化学习的决策能力
论文解析：基于区块链的计算能力共享系统
随着城市轨道交通(URT)的发展，出现了许多延迟敏感和计算密集型任务。边缘计算可以在URT系统中提供低延迟的计算服务。边缘服务器在独立运行时，由于计算资源有限，不能总是及时处理所有传入的计算任务，需要经常通过点对点卸载进行协作。然而，服务器在选择适当的计算资源和相关网络连接以满足其性能和成本要求方面具有挑战性。更重要的是，边缘服务器由不同的计算部门部署和管理，使任务卸载过程面临风险。我们提出了一种基于区块链的计算能力共享系统，以实现URT系统中的安全高效的计算能力共享。区块链提供审计和检查功能，以确保计算能力资源共享的安全性。我们进一步提出了一种
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