[发明专利]一种利用强化学习基于区块链的供应链系统业务分配方法有效

专利信息
申请号: 202011499786.8 申请日: 2020-12-18
公开(公告)号: CN112613722B 公开(公告)日: 2022-12-20
发明(设计)人: 盖珂珂;国文杰;祝烈煌 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06F16/27 分类号: G06F16/27;G06F21/64
代理公司: 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 代理人: 张利萍
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 利用 强化 学习 基于 区块 供应 系统 业务 分配 方法
【说明书】:

发明涉及一种利用强化学习基于区块链的供应链系统业务分配方法,属于供应链系统业务流程管理技术领域。所述方法,包括:步骤1用户提交业务请求,分配服务器接收请求,基于业务请求所属类别得到业务服务者集合,收集业务服务者的预估时间和预估成本;步骤2基于收集的业务服务方的预估执行时间和成本,计算大约最优解再基于该解向供应链节点分配业务,具体为:步骤A选择一个业务服务方作为当前分配策略;步骤B计算在当前状态下执行当前的分配策略获得的奖赏;步骤C计算价值函数,迭代后得到大约最优解;步骤D由大约最优分配解经智能合约向供应链节点分配业务;步骤3数据上链。所述方法具有良好的可靠性、适应性、时间开销少且效率更高。

技术领域

本发明涉及一种利用强化学习基于区块链的供应链系统业务分配方法,属于供应链系统业务流程管理技术领域。

背景技术

供应链系统从物流管理阶段、价值增值阶段到目前的网链阶段,已经发展为包含原料供货商、供应商、制造商、仓储商、运输商、分销商、零售商以及终端客户等多个主体的系统。供应链管理就是指对整个供应链系统进行计划、协调、操作、控制和优化的各种活动和过程,其目标是将顾客所需的正确产品,能够在正确的时间,按照正确的数量、质量和状态送到正确的地点,并使这一过程所耗费的总成本最小。供应链由众多参与主体构成,不同的主体之间必然存在大量的交互和协作,而整个供应链运行过程中产生的各类信息被离散地保存在各个环节各自的系统内,信息流缺乏透明度。这会带来两类严重的问题:一是因为信息不透明、不流畅导致链条上的各参与主体难以准确了解相关事项的状况及存在的问题,从而影响供应链的效率;二是当供应链各主体间出现纠纷时,举证和追责均耗时费力,甚至在有些情况下变得不可行。区块链技术能使得数据在交易各方之间公开透明,从而在整个供应链条上形成一个完整且流畅的信息流,这可确保参与各方及时发现供应链系统运行过程中存在的问题,并针对性地找到解决问题的方法,进而提升供应链管理的整体效率。此外,区块链所具有的数据不可篡改和时间戳的存在性证明的特质能很好地运用于解决供应链体系内各参与主体之间的纠纷,实现轻松举证与追责。企业的根本目标在于追求自身利润的最大化。实现这一目标的,需通过很好地满足下游企业的需求,还需依赖于上游企业的供应。为从全局和整体的角度考虑产品经营的竞争力,供应链系统中的业务分配将成为提高社会资源运行效率的未来重要发展方向。

因此,为了满足供应链管理系统中整体协作效率的需求,必须设计一种高效的针对业务分配的方法。

针对这种情况,一般可通过如下几个方案实现供应链系统业务分配:

方案一:基于标签相似度分配的业务分配方法。在这种方法下,要对不同业务服务方的业务能力进行建模,业务由包括时间、经济成本等在内的不同的要素组合而成,业务分配服务器根据活动标签等信息分配活动,将业务建模为不同元素的元组。在收到需要分配的业务时,再进行相似性度量,进行业务分配一般分为两步,第一步是确定所有能够提供当前业务的业务服务方,这一步称为建立映射。第二步,在映射关系建立后,计算特征相似性。在计算相似性度量过程中,要对度量过程中涉及到的相关属性进行定义,并借助这些属性分析计算它们在不同的业务服务方中的相似系数。最终选择相似度最高的业务服务方。

方案二:基于博弈论的连续双重拍卖机制的业务分配方法。第一步,交易者给出各自的和参加交易的产品要求信息和交易报价,此处的交易者包括业务请求方和业务服务方;第二步,根据市场中的报价规则,供应链系统判断交易者的报价是否合理,如果合理则被市场接受,不合理则通知他们重新报价;第三步,根据交易规则来分配市场中的买方和卖方,确定交易产品、交易费用和交割时间等;第四步,根据信息公布规则,显示市场中的买卖双方的报价、报价的次序、历史交易结果等;最后,根据交易规则判断交易是否终止,如果没有,则重新回到第一步,开始新的交易,如果满足结束条件、则关闭双向拍卖市场,完成业务分配。在该方案下,业务请求方和业务服务方都做自主做调度决策,能够保证供应链系统中的业务请求者和业务服务者都有足够的动机来留在供应链系统中并发挥作用。

上述第一种方案,有如下技术缺点:

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