联盟链的节点背书优化方法及系统、电子设备、存储介质

文档序号:36099058发布日期:2023-11-21 07:47阅读:103来源:国知局
联盟链的节点背书优化方法及系统

本发明涉及区块链,特别地,涉及一种联盟链的节点背书优化方法及系统、电子设备、计算机可读取的存储介质。


背景技术:

1、联盟链是一种基于分布式账本技术的私有区块链网络,其节点的身份受到联盟成员认证和授权,在联盟链中,节点通过制定背书策略来确保交易的可靠性和数据的一致性。目前,联盟链采取的背书策略为静态背书策略,在联盟链启动时即确定并固定不变,这种静态背书策略无法灵活适应节点的信用评分和实际运行情况的变化,例如,如果一个节点的信用评分下降或者其性能出现问题,静态背书策略无法及时调整背书权重或者将该节点排除在背书列表之外,从而可能导致不可靠的节点仍然参与背书,从而导致数据的可信度和一致性较差。另外,现有的背书策略缺乏灵活性和弹性,无法根据不同的交易和智能合约的需求来调整背书策略,而不同的交易可能对数据的安全性和隐私性有不同的需求,从而导致一些交易无法得到足够的背书支持,或者背书策略过于保守,导致性能下降。


技术实现思路

1、本发明提供了一种联盟链的节点背书优化方法及系统、电子设备、计算机可读取的存储介质,以解决现有联盟链采取的静态背书策略存在的数据可信度和一致性较差的技术问题。

2、根据本发明的一个方面,提供一种联盟链的节点背书优化方法,包括以下内容:

3、基于联盟链的节点奖励系数矩阵和节点诚信度矩阵建立单笔交易的收入最大化问题,将收入最大化问题等价转化为将每个节点对应每个阈值所决定的单笔交易收入进行求和,并引入二进制决策变量,根据背书需求构建得到优化模型的目标函数,其中,每个节点包含十个阈值;

4、将优化模型转换为qubo模型;

5、采用量子退火算法对qubo模型进行求解,得到节点背书策略。

6、进一步地,对于单节点背书策略,优化模型的目标函数为:

7、

8、

9、其中,w表示单笔交易的期望利润,ai表示第i个阈值对应的奖励系数,bi表示第i个阈值对应的诚信度系数,xi表示二进制决策变量。

10、进一步地,所述将优化模型转换为qubo模型的过程具体为:

11、先将优化模型转化为哈密顿算符,再将哈密顿算符转化为二次多项式并引入约束参数,从而得到qubo矩阵。

12、进一步地,对于固定多节点背书策略,优化模型的目标函数为:

13、

14、

15、其中,w表示单笔交易的期望利润,ai和bi分别表示第i个阈值对应的奖励系数和诚信度系数,aj和bj分别表示第j个阈值对应的奖励系数和诚信度系数,ak和bk分别表示第k个阈值对应的奖励系数和诚信度系数,xi、xj、xk均表示二进制决策变量。

16、进一步地,所述将优化模型转换为qubo模型的过程具体为:

17、将目标函数中的两个变量的乘积用一个变量来替代,从而将目标函数从三次多项式转换为二次多项式,并利用等价惩罚替代约束条件,从而得到qubo模型。

18、进一步地,对于随机多节点背书策略,优化模型的目标函数为:

19、

20、

21、其中,bi,l表示第i个节点的第l个阈值对应的诚信度系数,bj,m表示第j个节点的第m个阈值对应的诚信度系数,bk,n表示第k个节点的第n个阈值对应的诚信度系数,yi,yj,yk,xl,xm,xn均表示二进制决策变量,ai,l表示第i个节点的第l个阈值对应的奖励系数,aj,m表示第i个节点的第m个阈值对应的奖励系数,ak,n表示第k个节点的第n个阈值对应的奖励系数。

22、进一步地,所述将优化模型转换为qubo模型的过程具体为:

23、利用分堆算法遍历所有节点,将100个节点分成3堆,每堆节点的个数分别为1、49、50,将每堆节点视为一个固定节点,则将随机多节点背书策略转化为固定多节点背书策略,在构建新的目标函数和新的约束条件后,将新的目标函数中的两个变量的乘积用一个变量来替代,从而将新的目标函数从三次多项式转换为二次多项式,并利用等价惩罚替代约束条件,从而得到qubo模型。

24、另外,本发明还提供一种联盟链的节点背书优化系统,包括:

25、目标函数构建模块,用于基于联盟链的节点奖励系数矩阵和节点诚信度矩阵建立单笔交易的收入最大化问题,将收入最大化问题等价转化为将每个节点对应每个阈值所决定的单笔交易收入进行求和,并引入二进制决策变量,根据背书需求构建得到优化模型的目标函数,其中,每个节点包含十个阈值;

26、模型转换模块,用于将优化模型转换为qubo模型;

27、模型求解模块,用于采用量子退火算法对qubo模型进行求解,得到节点背书策略。

28、另外,本发明还提供一种电子设备,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序,用于执行如上所述的方法的步骤。

29、另外,本发明还提供一种计算机可读取的存储介质,用于存储进行联盟链节点背书的计算机程序,所述计算机程序在计算机上运行时执行如上所述的方法的步骤。

30、本发明具有以下效果:

31、本发明的联盟链的节点背书优化方法,先基于联盟链的节点奖励系数矩阵和节点诚信度矩阵建立单笔交易的收入最大化问题,再将其等价转化为将每个节点对应每个阈值所决定的单笔交易收入进行求和,并引入二进制决策变量,以构建优化模型,再将优化模型转换为qubo模型后通过量子退火算法进行求解,最终得到节点背书策略。本发明通过将量子计算技术引入背书策略的优化过程中,以节点的信用评分、奖励系数等因素作为qubo模型的变量,构建了一个与背书需求和优化目标相匹配的模型,能够更全面地评估和优化节点的背书权重,提高背书策略的可信度和安全性,优化后的背书策略能够更准确地选择合适的节点进行背书,从而降低不可信节点参与背书的风险,并减少背书过程中的数据不一致性问题,同时也能鼓励更多节点上链的积极性以及提高上链信息的真实性。并且,通过量子计算的优势,可以快速求解复杂的优化问题,有效选择最优的节点进行背书。

32、另外,本发明的联盟链的节点背书优化系统同样具有上述优点。

33、除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。



技术特征:

1.一种联盟链的节点背书优化方法,其特征在于,包括以下内容:

2.如权利要求1所述的联盟链的节点背书优化方法,其特征在于,对于单节点背书策略,优化模型的目标函数为:

3.如权利要求2所述的联盟链的节点背书优化方法,其特征在于,所述将优化模型转换为qubo模型的过程具体为:

4.如权利要求1所述的联盟链的节点背书优化方法,其特征在于,对于固定多节点背书策略,优化模型的目标函数为:

5.如权利要求4所述的联盟链的节点背书优化方法,其特征在于,所述将优化模型转换为qubo模型的过程具体为:

6.如权利要求4所述的联盟链的节点背书优化方法,其特征在于,对于随机多节点背书策略,优化模型的目标函数为:

7.如权利要求6所述的联盟链的节点背书优化方法,其特征在于,所述将优化模型转换为qubo模型的过程具体为:

8.一种联盟链的节点背书优化系统,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序,用于执行如权利要求1~7任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读取的存储介质,用于存储进行联盟链节点背书的计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在计算机上运行时执行如权利要求1~7任一项所述的方法的步骤。


技术总结
本发明公开了一种联盟链的节点背书优化方法及系统、电子设备、存储介质,该方法通过将量子计算技术引入背书策略的优化过程中,以节点的信用评分、奖励系数等因素作为QUBO模型的变量,构建了一个与背书需求和优化目标相匹配的模型,能够更全面地评估和优化节点的背书权重,提高背书策略的可信度和安全性,优化后的背书策略能够更准确地选择合适的节点进行背书,从而降低不可信节点参与背书的风险,并减少背书过程中的数据不一致性问题,同时也能鼓励更多节点上链的积极性以及提高上链信息的真实性。并且,通过量子计算的优势,可以快速求解复杂的优化问题,有效选择最优的节点进行背书。

技术研发人员:李登佳,马超群,任弈帅,万丽,杨竟澜
受保护的技术使用者:湖南大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/16
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