Применение функций успеха в соревновании для оптимизации транзакционных сборов в сетях с высокой пропускной способностью

Цели. Целью работы является исследование возможности применения модели описания зависимости вероятности победы от приложенных усилий для оптимизации затрат на приоритетную отправку транзакций в сетях с аукционом приоритезирующих комиссий. Анализируется способность модели описывать взаимосвязь между некоторым «усилием» (в данном случае предложенной ценой) и вероятностью успешного включения транзакции в блок.

Методы. В рамках исследования был проведен эксперимент, где сравнивалась эффективность математической модели CSF (Contest Success Function, функция успеха в соревновании) в каноническом виде (модель Таллока) и конкурирующая стратегия – получение простого среднего по целевому процентилю на исторических данных. Для работы двух стратегий был собран контекст из исторических данных, на основании которого модели делали свои предложения ставок на следующий блок. Оценка была проведена по двум критериям: среднее значение приложенных усилий (средний размер ставки) и процент попаданий в целевой процентиль. Всего было проведено 632 раунда, когда участвующие стратегии предлагали свои ставки.

Результаты. Получены показатели по проведенным испытаниям. Эти данные позволяют сказать, что CSF в каноническом виде подходит для задач оптимизации затрат на участие в приоритезирующих аукционах. Стратегии с параметрами эффективности 𝑅 = 10 и 𝑅 = 20 продемонстрировали лучшие результаты. Кроме этого, было замечено, что с уменьшением параметра эффективности 𝑅 падает и эффективность стратегии в решении задачи оптимизации.

Заключение. Исходя из полученных результатов можно сделать вывод об общей эффективности CSF в каноническом виде для оптимизации затрат на приоритезирующие комиссии. Данный подход будет особенно полезен в областях, где активно развивается работа с блокчейном. В первую очередь это сфера работы с финансовым и инвестиционным капиталом, а также трейдинг. Однако стоит отметить, что предложенные методики никак не привязаны к конкретным реализациям или проектам. Они будут работать в любых сетях, которые имплементируют механизм приоритизации пропуска транзакций через дополнительные сборы. В дальнейшем остается пространство для углубления исследований: введения новых характеристик оценки эффективности стратегий, использования более специализированных наборов данных, изменения размера контекста исторических данных для модели.

1. Tullock G. Efficient Rent Seeking. New York, Springer, 2001, 408 p.

2. Corchon L. C., Dahm M. Foundations for contest success functions. Economic Theory, 2010, no. 43, pp. 81–98. https://doi.org/10.2139/ssrn.1144105.

3. Hwang S.-H. Contest success functions: Theory and evidence. Working paper. Amherst, MA, University of Massachusetts, 2009, 26 p. https://doi.org/10.7275/1066820.

4. Shumov V. V. A study of contest success function for battles (combats, operations). Control Sciences, 2020, iss. 6, pp. 19–30 (In Russ.). https://doi.org/10.25728/pu.2020.6.3.

5. Zheng X., Wan Z., Lo D., Xie D., Yang X. Why does my transaction fail? A first look at failed transactions on the Solana blockchain. Proceedings of the ACM on Software Engineering, 2025, no. 2, pp. 1489–1512. https://doi.org/10.1145/3728943.

6. Scaperdas S. Contest success functions. Economic Theory, 1996, no. 7, pp. 283–290. https://doi.org/10.1007/BF01213906.