一种在算力网络中基于区块链的算力交易方法，涉及算力资源交易领域，提出了改进的离散雾凇优化算法，通过映射函数将离散问题映射到雾凇粒子的连续空间，使其适合求解拍卖获胜者问题。此外，使用反向学习策略初始化种群，可以提高种群的收敛速度和全局搜索能力。还引入了差分进化算法的变异和交叉操作，可以增加种群多样性，防止算法陷入局部最优解。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及算力资源交易领域，具体涉及一种在算力网络中基于区块链的算力交易方法。
技术介绍
1、在当今数字化时代，计算能力已成为科技创新、企业发展和社会运行的关键驱动力之一。随着云计算、边缘计算和物联网等技术的迅速发展，越来越多的任务和应用需要大量的算力资源支持，在这个背景下，算力网络应运而生。通过无处不在的网络连接，算力网络整合多级算力、存储等，为不同的行业提供最佳的资源分配方案，进而实现整网资源的最优使用。
2、设计算力网络中的算力资源交易方法旨在满足不同实体之间共享计算资源的需求。它可以使企业、研究机构、开发者等参与者更灵活地获取所需的算力，同时也能够充分激励资源提供者积极参与，共享自己的闲置算力资源。一种安全、高效以及合理的算力交易方法，可以优化资源配置促进数字经济的快速发展。目前，关于算力网络中的算力资源交易方法的研究较少。而已有的算力交易方法存在数据隐私泄露、交易成本高、交易效率低以及信息不对称等问题。
技术实现思路
1、本专利技术为了克服以上技术的不足，提供了一种安全、高效和合理的算力交易方法。本专利技术克服其技术问题所采用的技术方案是：
2、一种在算力网络中基于区块链的算力交易方法，包括如下步骤：
3、a)算力网络中的算力提供方、算力需求方、管理员构成区块链网络；
4、b)在区块链网络上部署智能合约；
5、c)算力需求方和算力提供方调用智能合约进行投标，得到社会福利u的最大值maximizeu；
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p>6、d)使用改进的离散雾凇优化算法求解拍卖获胜者，得到算力需求方列表lb及算力提供方列表ls；7、e)将算力需求方列表lb及算力提供方列表ls上传到区块链网络上；
8、f)计算每位算力需求方在k种算力资源上的支出及每位算力提供方在k种算力资源上的收入；
9、g)提供算力资源服务及拍卖清算。
10、进一步的，步骤a)中的算力提供方为算力网络的算力资源节点，算力需求方为算力网络的需要算力资源的用户。
11、进一步的，步骤c)包括如下步骤：
12、c-1)在一轮拍卖中算力需求方集合为by，算力提供方集合为se，by＝{by1,by2,...,byi,,...,bym}，其中byi为第i个算力需求方，i∈{1,...,m}，m为算力需求方的个数，se＝{se1,se2,...,sej,,...,sen}，其中sej为第j个算力提供方，j∈{1,...,n}，n为算力提供方的个数；
13、c-2)第i个算力需求方byi在该轮拍卖中的投标信息为为第i个算力需求方byi所需的k种算力资源的数量集合，为第i个算力需求方byi所需的第k种算力资源的数量，k∈{1,...,k}，pib为第i个算力需求方byi所需的k种算力资源的单位报价集合，为第i个算力需求方byi对所需的第k种算力资源的单位报价；
14、c-3)第j个算力提供方sej在该轮拍卖中的投标信息为为第j个算力提供方sej所能提供的k种算力资源的数量集合，为第j个算力提供方sej能提供的第k种算力资源的数量，为第j个算力提供方sej对所能提供的k种算力资源的单位报价集合，为第j个算力提供方sej所提供的第k种算力资源的单位报价；
15、c-4)通过公式
16、计算得到社会福利u，所有社会福利u的最大值maximizeu，其中xi表示第i个算力需求方byi在拍卖中是否获胜，xi∈{0,1},i∈{1,...,m}，xi为1时表示获胜，xi为0时表示失败，yj表示第j个算力提供方在拍卖中是否获胜，yj∈{0,1},j∈{1,...,n}，yj为1时表示获胜，yj为0时表示失败。
17、进一步的，步骤d)包括如下步骤：
18、d-1)使用反向学习策略初始化雾凇种群，得到新的初始种群r；
19、d-2)更新雾凇种群位置，得到新的初始种群r中第g个个体中第d个雾凇粒子的更新的新位置
20、d-3)通过公式及对新的初始种群r中第g个个体中第d个雾凇粒子的更新的新位置进行离散化处理，得到离散化后的新位置r5为(0,1)范围内的随机数；
21、d-4)计算新的初始种群r中第g个个体更新的适应度值
22、d-5)通过积极的贪婪策略将本次迭代中适应度值最大雾凇个体更新为的最优个体；
23、d-6)重复执行步骤d-2)至步骤d-5)直至达到最大迭代次数，将最优个体的前m个雾凇粒子的值赋给xi后将xi值为1的算力需求方放入算力需求方列表lb中，将最优个体的后n个雾凇粒子的值赋给yj后将yj值为1的算力提供方放入算力提供方列表ls中。
24、进一步的，步骤d-1)包括如下步骤：
25、d-1.1)随机生成a个雾凇个体组成的初始种群r′，雾凇个体由m+n个雾凇粒子组成，将每个雾凇个体中的雾凇粒子随机初始化为0或1；
26、d-1.2)将初始种群r′中的雾凇个体的取值为1的雾凇粒子变为0，将取值为0的雾凇粒子变为1，生成雾凇个体的反向个体，各个反向个体构成反向种群r″；
27、d-1.3)将初始种群r′中的第p个雾凇个体的第i个雾凇粒子替代步骤c-4)中xi，p∈{1,...,a}，i∈{1,...,m}，将初始种群r′中的第p个雾凇个体的第j个雾凇粒子替代步骤c-4)中yj，j∈{1,...,n}，计算得到第p个雾凇个体的社会福利u，将反向种群r″中的第q个雾凇个体的第i个雾凇粒子替代步骤c-4)中xi，q∈{1,...,a}，i∈{1,...,m}，将反向种群r″中的第q个雾凇个体的第j个雾凇粒子替代步骤c-4)中yj，j∈{1,...,n}，计算得到第q个雾凇个体的社会福利u，将初始种群r′和反向种群r″中各个雾凇个体的社会福利u按从大到小降序排序，选取前a个社会福利u对应的雾凇个体组成新的初始种群r，排在第一的社会福利u对应的雾凇个体为rbest。
28、进一步的，步骤d-2)包括如下步骤：
29、d-2.1)当雾凇优化算法中的附着系数e大于(0,1)范围内的随机数r2时，通过公式计算得到新的初始种群r中第g个雾凇个体中第d个雾凇粒子的更新的新位置g∈{1,...,a}，d∈{1,...,m+n}，t为当前迭代次数，t为雾凇优化算法的最大迭代次数，rbest,d为雾凇个体rbest中第d个雾凇粒子，r1为(-1,1)范围内的随机数，β为环境因子，w为参数，w＝5，h为(0,1)范围内的随机数，ubgd为逃逸空间的上界，lbgd为逃逸空间的下界；
30、d-2.2)当新的初始种群r中第g个雾凇个体的归一化值fnormr(rg)大于(-1,1)范围内的随机数r3时，通过公式计算得到新的初始种群r中第g个雾凇个体中第d个雾凇粒子的更新的新位置
31、d-2.3)当雾凇优化算法的交叉概率v大于(0,1)范围内的随机数r4时通过公式计本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于：步骤a)中的算力提供方为算力网络的算力资源节点，算力需求方为算力网络的需要算力资源的用户。
3.根据权利要求1所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤c)包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤d)包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤d-1)包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤d-2)包括如下步骤：
7.根据权利要求4所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤d-4)包括如下步骤：
8.根据权利要求1所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤f)包括如下步骤：
9.根据权利要求8所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤f-1)包括如下步骤：
10.根据权利要求1所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤g)包括如下步骤：
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【技术特征摘要】
1.一种在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于：步骤a)中的算力提供方为算力网络的算力资源节点，算力需求方为算力网络的需要算力资源的用户。
3.根据权利要求1所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤c)包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤d)包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的在算力网络中基于区块链的算力交易方法，其特征在于，步骤d-1)包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵悦，王继志，隋彤彤，孔令蕊，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：
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