[发明专利]一种基于遗传算法的区块链支付通道网络多路径寻径方法有效
| 申请号: | 202010227447.8 | 申请日: | 2020-03-27 |
| 公开(公告)号: | CN111429120B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
| 发明(设计)人: | 陈艳姣;朱笑天 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
| 主分类号: | G06Q20/06 | 分类号: | G06Q20/06;G06Q20/36;G06N3/126 |
| 代理公司: | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人: | 周新楣 |
| 地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 遗传 算法 区块 支付 通道 网络 路径 方法 | ||
1.一种基于遗传算法的区块链支付通道网络多路径寻径方法,其特征在于,包括:
S1:根据支付通道网络的结构构建一个有向图G,其中,图中的顶点用以参与交易的节点,边表示支付通道,支付通道用以转发交易,支付通道的属性包括余额bal(u,v)、基础收费系数base(u,v)和比例收费系数slope(u,v),边的权为当前通道上流经的支付金额所产生的收费Fee,Fee=base(u,v)+slope(u,v)×p,表示转发交易的收费,p表示支付路径上的支付金额,其中,支付路径为图G中的点构成的从发送方到接受方的路径,一条支付路径包括一个或者多个支付通道;
S2:基于支付通道网络,生成初始种群,其中,初始种群中的每个个体对应k条支付路径和每条路径上分配的支付金额P1,P2,…Pk,每条路径上分配的金额根据总金额平均分配;
S3:将每个个体对应的所有支付路径的总收费作为适应度,根据适应度选择出父辈,其中,支付路径的收费为包含的每个支付通道的收费之和;
S4:根据适应度,对父辈进行交叉和变异操作;
S5:当种群收敛或者迭代次数达到设定阈值时,计算最后一代种群中每一个个体的总收费,并选择总收费最小的个体作为当前k值下的最佳解决方案,当前k值下的最佳解决方案为选择出的多条支付路径;
S6:从多条支付路径中选择出目标支付路径。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S2之前,所述方法还包括:
设置路径数量范围krange以及迭代次数阈值。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,S2包括:
S2.1:将每个个体的k条路径初始分配金额均为平均分配,P1=P2=…=Pk=P/k,P表示总金额;
S2.2:采用Dijkstra算法寻找k+1条收费最少路径,其中,每条路径上支付金额为P/k;
S2.3:从S2.2中的k+1条支付路径中选择出k条,生成一个个体;
S2.4:重复执行步骤S2.2~2.3,生成k+1个不同的个体,组成初始种群。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,S3具体包括:
S3.1:适应度的计算公式为:
S3.2:以概率α选择totalFee最小的α*k个个体作为父辈,并淘汰其他个体,其中α为预先设置的参数。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,S4具体包括:
S4.1:在每个个体中,随机选择两条路径,若两条路径除起点和终点外具有公共节点,则进行交叉操作,父辈个体和交叉后的个体共同组成新种群;
S4.2:交叉操作得到的每个个体以β的概率进行变异操作,β为预先设置的参数。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,S4.1中的交叉操作具体包括:
将两条路径公共节点前后的支付通道进行交换,并且,交叉后的种群个体数量与初始种群数量保持一致。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,S4.2变异操作包括:
保证总金额不变的情况下,在预设范围内随机调整每条路径上的支付金额大小;
在路径中的随机选择一个节点突变为另一随机节点。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S4之后,所述方法还包括:判断进行交叉和变异操作得到的个体中,支付路径是否满足路由限制条件,如果不满足,则撤销。
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