Penulis : (1) Oguzhan Akcin, Universitas Texas di Austin (oguzhanakcin@utexas.edu); (2) Robert P. Streit, Universitas Texas di Austin (rpstreit@utexas.edu); (3) Benjamin Oommen, Universitas Texas di Austin (baoommen@utexas.edu); (4) Sriram Vishwanath, Universitas Texas di Austin (sriram@utexas.edu); (5) Sandeep Chinchali, Universitas Texas di Austin (sandeepc@utexas.edu). Authors: (1) Oguzhan Akcin, Universitas Texas di Austin (oguzhanakcin@utexas.edu); (2) Robert P. Streit, Universitas Texas di Austin (rpstreit@utexas.edu); (3) Benjamin Oommen, Universitas Texas di Austin (baoommen@utexas.edu); (4) Sriram Vishwanath, Universitas Texas di Austin (sriram@utexas.edu); (5) Sandeep Chinchali, Universitas Texas di Austin (sandeepc@utexas.edu). Tabel dari kiri Abstrak dan Introduksi 1. A Primer untuk Kontrol Optimal Ekonomi Token sebagai Sistem Dinamis Metodologi desain kontrol Strategi Harga: Analisis Teoritis Permainan Eksperimen Diskusi dan Pekerjaan Masa Depan, dan Referensi Ada banyak sistem infrastruktur fisik berbasis Blockchain, mulai dari jaringan nirkabel 5G terdesentralisasi hingga jaringan pengisian kendaraan listrik. Sistem ini beroperasi pada ekonomi token yang diaktifkan dengan mata uang kripto, di mana pemasok node dihargai dengan token untuk mengaktifkan, memvalidasi, mengelola dan / atau mengamankan sistem. Namun, ekonomi token saat ini sebagian besar dirancang tanpa sistem infrastruktur dalam pikiran, dan sering beroperasi dengan pasokan token tetap (misalnya, Bitcoin). Sistem pasokan tetap seperti ini sering mendorong penerima awal untuk menyimpan token berharga, sehingga mengakibatkan insentif yang berkurang untuk node baru ketika bergabung atau mempertahankan jaringan. Kertas ini berpendapat bahwa ekonomi token untuk jaringan infrastruktur harus terstruktur berbeda – mereka harus terus mendorong pemasok baru untuk bergabung dengan jaringan untuk memberikan layanan dan mendukung ekosistem. Karena Abstract Kontribusi utama kami adalah untuk memodelkan ekonomi token infrastruktur sebagai sistem dinamis – persediaan token yang beredar, harga, dan perubahan permintaan konsumen sebagai fungsi dari pembayaran ke node dan biaya kepada konsumen untuk layanan infrastruktur. Yang penting, pandangan sistem dinamis ini memungkinkan kami untuk memanfaatkan alat-alat dari teori kontrol matematika untuk mengoptimalkan kinerja jaringan terdesentralisasi secara keseluruhan. Selain itu, model kami dengan mudah meluas ke permainan Stackelberg antara kontroler dan node, yang kami gunakan untuk harga strategis yang kuat. 1 Pengantar Sebagai contoh, Helium [18] dan Pollen [27] adalah dua jaringan nirkabel terdesentralisasi terkemuka (DeWi) yang memberi ganjaran kepada masyarakat umum untuk membangun, mempertahankan, memvalidasi, mengamankan, dan akhirnya, mengirim data melalui hotspot 5G. Demikian pula, proyek-proyek seperti FileCoin [20], Storj [21] dan ComputeCoin [27] menawarkan penyimpanan file terdesentralisasi dan layanan komputasi. Jaringan ini memberi ganjaran kepada pemasok menggunakan token (kriptocurrency) yang sesuai untuk membangun, mempertahankan, mengamankan, dan menawarkan layanan melalui jaringan infrastruktur terdesentralisasi ini. Demikian pula, konsumen sering dapat menukar dolar AS (USD) untuk token, yang memungkinkan mereka untuk menggunakan layanan infrastruktur dan/atau berpartisipasi dalam ekonomi kripto terkait. Meskipun popularitas jaringan infrastruktur terdesentralisasi, kami tidak memiliki alat sistematis untuk merancang ekonomi token mereka untuk mendorong pertumbuhan pasokan dan permintaan konsumen. Ekonomi token saat ini sebagian besar menargetkan keuangan, seperti Bitcoin, dan dapat beroperasi dengan pasokan token tetap (biasanya). Namun, sistem moneter pasokan tetap ini sangat berbeda dari jaringan infrastruktur fisik. Sebagai contoh, dalam sistem pasokan tetap seperti Bitcoin, penerima awal dapat menyimpan token karena mereka jarang. Tesis sentral kami adalah bahwa ekonomi token harus dirancang untuk terus mendorong pemasok baru untuk bergabung dengan ekosistem dan memberikan layanan, seperti konektivitas 5G untuk Helium atau stasiun pengisian kendaraan listrik. Oleh karena itu, jumlah token harus secara sopan berkurang dengan ukuran jaringan infrastruktur, yang tidak kita ketahui a-priori. Namun, terus-menerus memberi imbalan kepada pemasok dengan token yang baru dibuat dapat mengakibatkan inflasi jika pembayaran tersebut tidak dengan hati-hati seimbang dengan permintaan konsumen untuk layanan infrastruktur. Untuk memecahkan masalah tersebut, sejumlah proyek baru-baru ini telah mempertimbangkan mengadopsi / mengadopsi model ekonomi token “burn-and-mint” (tokenomics), di mana reserve sentral “mints” token untuk memberi imbalan kepada pemasok, sementara token “ntburned” (disb Selain itu, keseimbangan burn-and-mint seperti itu (BME) [1] harus “programable” sehingga jaringan infrastruktur berbasis Blockchain dapat memaksimalkan utilitas total dari semua pengguna. Misalnya, fungsi utilitas jaringan ini (kriteria kinerja) dapat mencakup mempertahankan harga token yang stabil dan terus berkembang dengan volatilitas rendah. Demikian pula, fungsi biaya jaringan ini dapat mendorong pemasok / konsumen baru untuk memperluas cakupan geografis. Selain itu, ekonomi token berbasis BME dapat dirancang untuk memenuhi jaminan kinerja yang ketat dan pembatasan, seperti membatasi jumlah token yang dipangkas dan / atau dibakar per hari. Mengambil ini lebih lanjut, peserta ekonomi mungkin rasional dan jadi penting untuk mempertimbangkan agen mereka - dan dampak apa pun - dalam tindakan untuk memaksimalkan nilai kepemilikan mereka. Singkatnya, solusi yang Pandangan utama kami adalah bahwa ekonomi token dapat dimodelkan sebagai sistem dinamis, yang memungkinkan kami untuk memanfaatkan ide-ide kuat dari Untuk memaksimalkan fungsi utilitas jaringan Blockchain di bawah keterbatasan yang dipilih. Teori kontrol adalah alat alami karena ekonomi token adalah sistem dinamis – pasokan token yang beredar, harga token, dan perubahan permintaan konsumen sebagai fungsi dari keputusan pembakaran dan penebangan. Demikian pula, kita memiliki otoritas kontrol – kita dapat menyesuaikan mekanisme pembakaran atau penebangan untuk mengatur ekonomi token. Selain itu, kita dapat merancang fungsi kontrol biaya yang menangkap metrik kunci untuk kinerja yang diinginkan dan evolusi sistem dinamis Blockchain. Yang penting, kita dapat memodelkan dinamika sistem, karena kita mendesain protokol Blockchain dan dinamika ekonomi token. Karena itu, mengatur ekonomi token Blockchain adalah masalah kontrol berbasis model, yang dapat diselesaikan dengan menggunakan ide-ide kuat dari optimisasi nonlinear dan teori kontrol optimal. mathematical control theory Secara keseluruhan, kontribusi dari makalah ini tiga kali lipat. Untuk pengetahuan kami yang terbaik, kami adalah yang pertama yang menerapkan teori kontrol optimal ke tokenomics Blockchain dan memperkenalkan model sistem dinamis umum yang secara fleksibel menangkap baik sistem pasokan tetap maupun sistem burn-and-mint. Kami merancang sistem kontrol untuk ekonomi token menggunakan metode kontrol prediktif model nonlinear (MPC) yang digunakan dalam aplikasi berkinerja tinggi, keamanan kritis seperti pengemudi otonom [34,7], manipulasi robotik, dan bimbingan roket [4]. Kami menunjukkan bahwa metode ini berfungsi lebih baik daripada kontroler heuristik umum, seperti kontroler derivatif integral proporsional (PID) yang digunakan oleh beberapa stabilcoins algoritmik. Secara khusus, kami meningkatkan PID dengan 2,4× pada pola permintaan waktu simulasi dan 2,7× pada pola permintaan nyata dari Helium DeWium Blockchain. Akhirnya, Secara umum, penelitian sebelumnya tentang Blockchains sebagai sistem dinamis [35,36,10] berfokus pada profitabilitas penambang dan pada pengaruh reward Block pada dinamika pasokan dan permintaan. Pekerjaan kami berbeda dari literatur yang ada karena kami berfokus pada memahami insentif dan keseimbangan dalam sistem Blockchain yang berpusat pada infrastruktur. Secara khusus, dalam kasus kami, pasokan sepenuhnya ditentukan oleh tindakan kontroler, sementara permintaan ditentukan melalui prediksi. Kerja terkait Untuk mencapai hal ini, analisis teoritis game dalam sistem Blockchain telah digunakan selama bertahun-tahun, dimulai dengan whitepaper asli Bitcoin [26]. Sejak penemuan serangan penambangan egois [16], metode teoritis game telah digunakan untuk menyelidiki penyimpangan rasional [12], kolam penambangan [15], dan lebih baru-baru ini lelang biaya transaksi di Ethereum seperti Blockchains [31,13]. Pekerjaan kami berbeda dari literatur yang ada karena kami fokus pada efek perilaku rasional pada strategi pembelian kembali dan pembayaran yang digunakan untuk menstabilkan harga token, dan tidak selalu pada pemodelan efek pada protokol Blockchain yang mendasari. Akhirnya, karena tujuan kami adalah untuk menstabilkan harga token dalam jaringan Blockchain, pekerjaan kami membawa tingkat kesamaan dengan stable-coins algoritmik. Namun, minat kami adalah dalam mengontrol secara cerdas pasokan sirkulasi token untuk menyeimbangkan pembayaran kepada penyedia layanan yang dibutuhkan untuk meluaskan jaringan dengan lintasan kontrol yang telah ditentukan sebelumnya pada harga token. Dengan demikian, pekerjaan kami lebih terkait dengan jaringan layanan yang menggunakan sistem burn dan mint seperti Helium [18] (yang menginspirasi model kami) dan Factom [32] daripada lebih umum tujuan stable-coins seperti Reflexer [2] atau Terra [19]. Selanjutnya, sebagian besar literatur yang ada reaksi melalui penggunaan metode heuristik seperti PID, sedangkan pekerjaan kami prediktif melalui metode kontrol adaptif optimal. Karena fokus kami adalah pada jaringan infrastruktur, pekerjaan kami berlaku untuk DeWi [24] skenario seperti Helium [ 2 A Primer pada kontrol optimal Sekarang kami menyediakan primer dasar pada teori kontrol optimal, yang memungkinkan kami untuk secara alami memodelkan ekonomi token sebagai sistem dinamis yang dikendalikan. menggunakan ini, kami menggambarkan keadaan sistem dinamis, input kontrol, dinamika, dan kriteria kinerja tingkat tinggi (fungsi biaya). Yang penting, kita memiliki model dinamika nominal yang baik, karena ekonomi token berada di bawah desain kita. Tentu saja, ada ketidakpastian yang timbul karena prediksi permintaan stokastik st. Karena kita telah mengenal dinamika nominal, kita menggunakan teknik kontrol berbasis model standar, yang memecahkan masalah optimalisasi untuk menemukan set optimal kontrol untuk meminimalkan fungsi biaya yang tunduk pada keterbatasan dinamika [11,9]. Selain itu, kita sering membatasi keadaan xt dan kontrol ut untuk berada dalam set X dan U masing-masing untuk menangkap, misalnya, batas aksi yang ketat. Dokumen ini tersedia di archiv di bawah lisensi CC BY 4.0 DEED. Dokumen ini tersedia di archiv di bawah lisensi CC BY 4.0 DEED. Tersedia di Arsip
