[論文レビュー] A Control Theoretic Approach to Infrastructure-Centric Blockchain Tokenomics

Oguzhan Akcin, Robert P. Streit+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2022

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、インフラセントリックなブロックチェーントークン経済を制御理論的枠組みで提案し、トークン供給量、価格、需要を動的システムとしてモデル化することで、鋳造と焼却の適応的・最適制御を可能にする。モデル予測制御（MPC）とスタックルベルクゲーム理論を用いることで、PIDヒューリスティクスに比べて最大2.4倍の性能向上を達成し、プログラマブルで均衡志向のメカニズムによりインフレーション制御と持続可能なネットワーク成長を実現する。

ABSTRACT

There are a multitude of Blockchain-based physical infrastructure systems, operating on a crypto-currency enabled token economy, where infrastructure suppliers are rewarded with tokens for enabling, validating, managing and/or securing the system. However, today's token economies are largely designed without infrastructure systems in mind, and often operate with a fixed token supply (e.g., Bitcoin). This paper argues that token economies for infrastructure networks should be structured differently - they should continually incentivize new suppliers to join the network to provide services and support to the ecosystem. As such, the associated token rewards should gracefully scale with the size of the decentralized system, but should be carefully balanced with consumer demand to manage inflation and be designed to ultimately reach an equilibrium. To achieve such an equilibrium, the decentralized token economy should be adaptable and controllable so that it maximizes the total utility of all users, such as achieving stable (overall non-inflationary) token economies. Our main contribution is to model infrastructure token economies as dynamical systems - the circulating token supply, price, and consumer demand change as a function of the payment to nodes and costs to consumers for infrastructure services. Crucially, this dynamical systems view enables us to leverage tools from mathematical control theory to optimize the overall decentralized network's performance. Moreover, our model extends easily to a Stackelberg game between the controller and the nodes, which we use for robust, strategic pricing. In short, we develop predictive, optimization-based controllers that outperform traditional algorithmic stablecoin heuristics by up to $2.4 imes$ in simulations based on real demand data from existing decentralized wireless networks.

研究の動機と目的

• 分散型5GやEV充電インフラなどのブロックチェーンベースの物理的インフラネットワークに、動的トークンインセンティブを提供するための体系的設計ツールの欠如に対処すること。
• ビットコインなどの固定供給トークン経済の限界を克服すること、特に早期参加者がトークンを保有し、後続参加者がインcentiveを減少させることを防ぐこと。
• ネットワーク規模に応じてスケーリング可能な、プログラマブルで適応的なトークン経済を設計し、価格安定性を維持するとともにインフレーションを回避すること。
• トークン経済を制御された動的システムとしてモデル化することで、性能制約下でのネットワークユーティリティ最適化を可能にすること。
• ノード報酬のためのトークン鋳造と、消費者需要による焼却をバランスさせることで、安定的かつ非インフレーション的均衡に到達する制御器を開発すること。

提案手法

• 流通供給量、価格、需要が制御入力（鋳造と焼却）に応じて変化する動的システムとしてトークン経済をモデル化する。
• 各時刻で有限時間ホライズン最適化問題を解くことで将来のパフォーマンスを最適化するため、モデル予測制御（MPC）を適用する。
• 制御器（リーダー）とノード供給業者（フォロワー）との間でスタックルベルクゲームを定式化し、制御器が最適なトークン買収戦略を設定する。
• ネットワークユーティリティ、価格追従誤差、制御努力、供給と需要のバランスを捉える制御コスト関数を定義する。
• ヘリウムなどの分散型無線ネットワークからの実世界の需要データを用いて、制御器のパフォーマンスをシミュレーションおよび検証する。
• MPCを従来のPIDヒューリスティクスおよび単純な収益清算戦略と比較することで、ロバストネスと安定性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的ノード増加と消費者需要の下で、インフラセントリックなブロックチェーンネットワークにおける制御理論的枠組みが、トークン価格の安定化を達成できるか？
• RQ2 MPCに基づく制御は、反応型ヒューリスティクス（例：PID）に比べて、ターゲットトークン価格の維持とボラティリティの低減においてどのように優れているか？
• RQ3 スタックルベルクゲームの定式化により、制御器とノード供給業者の両方の戦略的最適性をどの程度確保できるか？
• RQ4 焼却と鋳造の均衡をプログラマブルに制御することで、長期的なネットワーク安定性と持続可能な成長を達成できるか？
• RQ5 制御器の適応的鋳造ポリシーは、インフレーションを防ぎつつ、新規ノード参加のインcentiveを維持するのにどのように寄与するか？

主な発見

• MPC制御器はPIDヒューリスティクスに比べて制御コストで2.4倍の改善を達成し、統計的に有意なp値0.001953を示した。
• MPCは参照トークン価格のトレースを効果的に実現したが、PIDはその反応性の高さから高い振動を示した。
• 制御なしでは過剰な鋳造によりトークン価格が急落したが、MPCは適応的に支払いを制限することでインフレーションを防いだ。
• ナマの収益清算戦略（赤線）は一定の流通供給量を維持したが、変化する需要や価格ターゲットに応じた反応ができず失敗した。
• 二段階最適化アプローチにより、ノードのユーティリティを最大化するとともに制御器コストを最小化でき、全保有または全売却という単純な戦略を上回った。
• このフレームワークは、実際のヘリウムデータおよび減少傾向を示す価格トレースを含む合成需要パターンに対しても、良好に一般化された。