(基于算法的挖矿困境研究) 基于策略梯度算法的PoW挖掘困境研究:针对区块链工作证明(PoW)机制下阻塞拦截攻击导致的挖掘困境，将挖掘池间的博弈行为视为迭代的囚徒困境(IPD)模型，采用深度强化学习的策略梯度算法研究IPD的策略选择。  在该算法中，每个矿池被视为一个独立的agent，矿工的渗透率被量化为强化学习中的行为分布。策略网络在策略梯度中预测和优化代理人的行为，以最大化矿工的人均收入，并通过仿真实验验证了策略梯度算法的有效性。  发现早期的矿池处于相互攻击的状态，平均收益小于1，导致纳什均衡问题。政策梯度算法自调整后，矿池由相互攻击变为相互合作，双方渗透率趋于0，人均收入趋于1。  结果表明，政策梯度算法能够解决矿业困境的纳什均衡问题，使矿业联营体的人均收益最大化。  & nbsp