基于区块链的家政服务交易群智合约算法研究

黄华梅 陆建波* 李文敬 宋庆兰 谢小红

1(南宁师范大学计算机与信息工程学院 广西 南宁 530100)

2(南宁师范大学物流管理与工程学院 广西 南宁 530100)

3(广西财经学院新闻与文化传播学院 广西 南宁 530003)

0 引 言

随着人工智能技术快速发展,家政服务、电子商务、网络求职等现代服务业迎来了前所未有的发展前景。国家二孩政策的实施、老龄化的日趋严重、病人的护理和对大健康的追求等,都推动着人们对家政服务的巨大需求。但是,目前的家政服务交易主要存在三个问题:(1) 交易模式、交易流程不规范,交易效率不高;(2) 在服务交易的操作过程中缺乏智能化以及自动化;(3) 存在交易的数据流、资金流和信息流不透明、可篡改、可抵赖等信用与安全问题。在此基础上,本文融合区块链、群智算法等技术解决家政服务交易匹配问题,对社会具有广阔的应用价值。

1 相关工作

Nakamoto[1]发表了区块链的论文《Bitcoin:A peer-to-peer electronic cash system》后,区块链理论和技术成为人们研究的热点,国内外专家学者对区块链技术与应用进行了深入的研究。首先,分析区块链在家政服务的应用研究方面,孔德财等[2]针对家庭服务人员和雇主的供需信息实现最优的双边匹配问题,从而提高匹配效率和降低成本; Guo[3]研究了物流服务提供商和顾客之间的物流服务交易匹配问题,建立了多属性组合交易匹配模型,进行优化的目的是实现顾客的满意度最大化。其次,服务交易及服务智能化方面,潘丽[4]提出基于Agent的服务自动交易模型,并提高效率,减少了人工服务交易;Kosba等[5]通过利用区块链和智能合约等技术在互不信任的参与者之间,无需受信任的第三方可安全进行交易,运用智能合约系统,保护信息交易的隐私且减少了交易成本;文献[6]在解决绝大多数全局优化问题上,群体智能是一种目前比较盛行的方法,更重要的是它具有并行和分布式特征,为实现大数据的智能化、并行化处理提供了技术保证;曹慕昆等[7]提出了基于多目标遗传算法的双边多属性自动谈判协商模型解决电子商务中谈判的速度和效率问题;范吉立等[8]基于以太坊的去中心化物品共享服务交易系统,提出了基于智能合约的机制的交易管理处理流程,通过实验验证具有较高的运行效率;杨燕艳[9]研究了家政服务匹配问题,结合群体智能匹配技术进行研究,针对传统的家政服务供需匹配方式存在的匹配效率低下、满意程度不高问题,通过聚类和匹配来实现雇主与家政从业人员的供需匹配问题,但是在聚类过程中引用戴伟辉等提出的群体智能的优化蚁群聚类算法来实现供需,未运用自己的相关方法来实现;Zhang等[10]解决了B2B电子商务中的电子商务运输服务交易问题,确定及优化由客户生成在线订单之间的匹配;赵志刚等[11]在数据库驱动的认知无线电网络中实现主要用户和次要用户双边保护隐私的效用最大化。众多学者运用区块链技术对各个领域的理论和应用展开研究[12-15],并且也取得相应的成果。贺海武等[16]对区块链和智能合约技术的应用场景以及发展中存在的问题进行探讨,并对如何实现进行详细的讲解;文献[17]提出了改进的粒子群算法用于解决地磁匹配航迹规划问题,利用无人机的机动性能约束和地磁匹配的特点,创建了粒子群优化算法的航迹规划方法,满足地磁匹配的要求;陈睿等[18]通过对粒子群蚁群改进,对多目标双边匹配进行研究,提高了算法寻优速度;韦福祥等[19]对服务交易的模式特性进行理论分析,并对服务以及服务交易提出一系列新观点。

综上所述,目前尚未看到融合人工智能和区块链技术应用在家政服务行业的研究,但随着社会老龄化的日趋严重、病人的护理和对大健康的迫切需求,导致社会对家政服务的需求不断加剧,且家政服务系统功能不够规范缺乏智能化服务,满足不了社会对家政服务业的日益需求。因此本文提出一种基于区块链的家政服务交易群智合约算法研究。

2 家政服务交易合约概念

2.1 传统的家政服务交易流程

随着现代社会经济的快速发展,服务业成为人们快速关注的焦点,但想要服务业走在发展前沿,必须加快服务产业在应用方面的创新,同时推进服务业和经济的发展,并为社会带来更多的经济效益。其中,家政企业只有不断提高服务质量,优化服务流程及交易模式,才能打造出高层次、高质量、高水平的优质家政服务。传统家政服务交易参与者主要是有家政服务提供者、家庭用户及家政服务交易平台构成。家政服务交易的流程是由家政服务交易平台发布招聘信息和服务信息,家政服务提供者在平台上查询信息并与家政服务交易平台进行谈判薪资待遇并签订劳动合同。家庭用户通过查询家政平台上的服务信息,选择适合自己的家政服务提供者,并与家政服务提供商进行对接,商讨议价、付款、签订合同,最后由家政服务平台完成家政服务相关安排工作。在此交易过程中,家庭用户的隐私信息无法保证是否泄露,安全性无法保障,并且家政服务交易的流程缺乏智能化,交易的数据流、资金流和信息流不透明,可篡改、可抵赖等信用与安全问题无法保证。在家政服务交易过程中,可能会出现的问题,如家政服务提供者和家庭用户出现违约、服务质量难以保证、家庭用户满意程度不高且效率低等问题。对于上述存在亟待解决的问题,本文以区块链与人工智能理论技术作支撑,并结合改进的粒子群算法进行研究。

2.2 传统家政服务交易模型

随着人工智能的快速发展,传统的家政服务业正逐步向新兴服务业转型,新兴服务业的转变更能满足于客户的需求,对传统的家政服务交易模型整个流程进行简易描述,传统的家政服务模型有四个阶段,具体流程如图1所示。

图1 家政服务交易智能合约传统概念模型

1) 信息发布:家政服务提供者或家庭用户分别对家政平台发布的家政信息进行信息查询,家政服务商对所需家政服务提供者提出的需求且对家庭用户的需求进行相应分析,并会给出一个满意结果供家庭用户或家政服务提供者参考。

2) 谈判协商:家庭用户与家政服务提供者分别与家政服务交易平台进行服务内容、费用等谈判商议,并记录相关信息,家政服务交易平台根据家庭用户的主观需求,对家庭用户匹配适合该家庭用户需求的家政服务提供者,最终给出匹配结果。

3) 服务支付:家政服务交易平台要支付家政服务提供者所约定的费用,家庭用户要对家政服务交易平台完成服务的费用支付。

4) 服务评价:家庭用户对家政服务提供者的服务做出服务体验后的评价,填写反馈信息表,对相关服务进行评价及评星级,该评价会对家政服务提供者的有关技能进行衡量总结。

2.3 基于去中心化的家政服务交易智能合约区块链模型

针对传统的家政服务交易存在着业务流程、交易特征、市场需求分析等问题,与去中心化和智能合约进行融合,本文提出去中心化家政服务交易群智合约区块链概念模型,如图2所示。

图2 去中心化家政服务交易区块链概念模型

去中心化家政服务交易区块链概念模型交易执行分为如下几个步骤:

1) 家庭用户、家政服务提供者与家政服务交易平台必须先注册为区块链上的用户,区块链返回公钥和私钥给用户,公钥作为区块链上用户的账号地址,私钥为用户加密的唯一密钥。

2) 家政服务平台根据家庭用户和家政服务提供者提出的信息需求查询以及协商,交易双方通过群智算法进行交易匹配,同时需要签订一份共同都认可的协议合约,内容主要包括交易数据、时间内容、触发合约自动执行的条件等,参与合约签订的交易双方通过获取到的私钥对合约进行签名加密,并确认合约是否有效以及准确,可避免合约被恶意篡改,对合约产生不必要的影响。

3) 将交易的合约扩散到区块链中,通过验证节点对合约的正确性进行合法性检验,若验证达成共识,当触发合约的事件时,自动执行合约内容。

在整个交易过程中,本文模型实现了去中心化、合约信息公开且透明、不可篡改、合约自动执行。交易方不需要第三方的支持实现彼此信任。提出的去中心化家政服务交易智能合约区块链模型,在整个服务交易过程解决家政服务交易过程中去中心化、缺少智能化、资金流、现金流等存在的信用问题。

智能合约以信息化的方式进行编程,是以数字化的形式来定义的协议,通过区块链技术将合约的内容转为计算机可识别的代码,通过P2P网络传播到每个节点,在此需要等待区块链上的大多数验证节点对该合约验证,并且验证后需要达成一致共识,才能实现合约能自动执行。在交易过程中交易双方必须信任彼此,所有的操作都需要全体验证、确认后,才算成功,发生的所有交易认证均在P2P区块链网络中进行。

3 模型描述及算法设计

3.1 区块链加密与数字签名

本文对数字签名与非对称加密技术理论知识简述。非对称加密技术在区块链技术的应用十分广泛。本文所使用的加密算法是ECC椭圆曲线的非对称加密算法,详细请见文献[20]。本文利用数字签名保证文件数据传输的准确性,也保证数据是否篡改及发送者的身份准确性。数字签名具体流程如图3所示。

图3 数字签名流程

3.2 区块链模块与智能合约模块

区块链是一个不断增长的分布式数据库,由多方参与者共同记录的分布式账本,底层核心技术为基础,底层核心技术由分布式算法、加密签名、密码学原理、共识机制等相关理论技术建立彼此的信任关系,本文中的区块链模块主要是运用区块链技术,实现智能合约的存储,使得合约自动执行。而区块链是以区块为单位的链状数据结构,区块中所产生的数据都会记录在区块里,区块链中单个区块数据结构包括区块长度、版本号、上一区块的hash值、本区块hash值、时间戳、难度系数、随机值、数据的hash、其他等相关信息,整体的区块链架构具体如图4所示。

图4 整个区块的数据结构

智能合约由密码学家尼克·萨博(Nick Szabo)于1995年首次被提出的,它是一种以信息化方式传播、验证、执行合同的计算机协议,且允许在没有第三方的情况下进行可信的交易,可以用于对交易接收以及处理,同时,对于交易的信息是可追踪且不可逆转的。智能合约包括两个子模块:合约生成和合约执行,合约生成主要负责在remix浏览器上用solidity语言编写,通过编辑区将合约代码传送到区块链进行存储,而合约执行模块是负责运行合约和存储代码。

基于区块链的智能合约执行分为如下3个步骤:

1) 家政服务交易区块链的用户首先注册成区块链账户,由多个共同参与交易者制定交易合约,包括交易时间、内容、触发合约自动执行条件。随后将合约的内容用solidity语言进行编程,参与者分别用各自私钥签名。

2) 合约通过P2P网络扩散到家政区块链中的各个节点,等待共识时间到时,验证节点将所有交易合约集合打包存储到内存中,通过哈希函数算出哈希值,然后扩散到区块链上的验证节点,通过验证后可执行交易。

3) 智能合约定期对自动机状态以及触发条件进行检验,满足条件的交易以及事务进行验证,若验证无误并达成共识,即自动执行成功并通知用户。

3.3 区块链与粒子群群智算法的融合

本文融合的机制是根据粒子群算法、区块链技术,以及提出的家政服务交易的流程和执行过程,使得家政服务交易中通过对粒子群算法和智能合约二者进行融合。需要两步:首先,通过粒子群算法将家政服务提供者和家庭用户进行交易匹配,选取匹配度最高的家政服务提供者为家庭用户服务,先通过粒子群算法将家政服务提供者和家庭用户进行交易匹配,选取匹配度最高的家政服务提供者为家庭用户服务,并通过solidity语言编写好智能合约,然后利用区块链技术对合约参与方创建合约。其次,将合约信息和交易信息存储在区块上,即智能合约自动执行。

鉴于以上的理论基础,能够有效解决家政服务交易流程的中心化问题,以及交易信息不安全、交易数据流、资金流不可追溯、易篡改和缺少交易智能化等问题。

3.4 去中心化家政服务交易智能合约模型描述

该模型提出去中心化多属性多边交易机制,根据多个参与者的自身情况和需求的条件,综合考虑各参与方的目的,允许服务交易的多方公平公正的灵活交易。本文通过效用值来评判双方价格匹配的优劣,效用值是表示用户对于某一属性的满意度,并从中可以获取较好的利益,而效用函数是用来计算用户满意度的效用值。在多方参与者服务交易中,设n为家庭用户的报价,m为家政服务提供者的报价,设U={u|u=1,2,…,n}为家庭用户的集合,V={v|v=1,2,…,m}为家政服务提供者集合,家政服务提供者有k项属性,家庭用户U对家政服务提供者V属性f的要求称为约束,F={f|f=1,2,…,k},Mk={(u,v)|u∈U,v∈V}是家庭用户和家政服务人员两者的某一个有效匹配,M={m1,m2,…,mk}是有效匹配的总集合。用I={i1,i2,…,in}来表示每个家庭用户的报价向量,用J={j1,j2,…,jn}来表示各个家政服务提供者的报价向量。in某一个家庭用户的报价,jn为家政服务提供者的某一报价,Imin为某一个家庭用户的报出的最低价,Imax为某一个家庭用户报出的最高价,Jmin为家政服务提供者所能接受的最低价,wu、wv分别为家庭用户和家政服务提供者需求属性的权重偏好值,cuv表示为某次交易的匹配数量,puv表示为一次交易的价格。如果家政服务提供者V属性值满足家庭用户U各约束,同时家庭用户出价不小于家政服务提供者V的最低定价,则符合匹配条件,U可以和V进行匹配。假设家庭用户对所有家政服务提供者属性值有一个总满意度排序,家政服务提供者对所有的家庭用户出价也有一个满意度排序,则多属性双边匹配的目标是使双方都尽量得到自己最佳的匹配方。家庭用户和家政服务提供者之间匹配结果有多个,为了进行匹配结果比较,建立匹配评价规则。所以该多边属性交易模型的建立如下:

(1)

(2)

Xu=Zu×wu

(3)

Xv=Zv×wv

(4)

(5)

(6)

s.t.

wu,wv∈[0,1]

(7)

(8)

(9)

Zu,Zv∈[0,1]

(10)

模型中,式(1)和式(2)分别表示为家庭用户及家政服务提供者的价格效用函数,式(3)和式(4)表示家政服务提供者和家庭用户对匹配双方匹配成功的满意度,式(5)表示家政服务提供者和家庭用户二者匹配总体的效用值,式(6)表示匹配评价函数。式(7)为权重值wu和wv的取值范围,式(8)和式(9)表示为家政服务提供者和家庭用户价格权重比例和为1,式(10)表示效用值zu、zv的取值范围。

3.5 基本粒子群算法

粒子群算法是启发式优化算法,通过种群粒子间的合作和竞争关系,在每次迭代搜索过程中通过两个极值进行更新找到最优解。PSO具有结构简单、参数少、便于实现,适合做科学研究和工程应用的优点,因此被学者们广泛关注与研究并应用于诸多领域,取得了一定的成果。

PSO包含两个重要的操作,速度更新和位置更新,分别为:

(11)

(12)

式中:t和d分别表示搜索空间中的第t次迭代和第d维;w为惯性权重;r1和r2代表[0,1]范围内的随机值;c1和c2是加速度常数;pid表示第i个变量的个体极值;pgd表示全局最优解。

3.6 改进的粒子群算法

本文通过对传统的粒子群优化算法从搜索机制进行改进,提高收敛速度,解决算法易陷入局部最优问题,从而提高算法的整体运行速度。根据家政服务提供者和家庭用户的需求属性,结合双方需求情况并给出双方在进行交易中匹配度较高的最优选择机制,且减少双方对交易服务的选择操作,进而在交易的过程中实现交易流程的智能化和自动化。实验验证表明,改进后的算法能较好地解决多属性多边组合优化匹配的问题。

在粒子群算法中,粒子在运动的过程中会根据自身的经验来获取的解称为局部最优解,而在所有粒子当中位置最好的解被称为全局最优解。粒子在进行移动的过程中用一种测量方法来衡量自身的位置的好坏,称这种测量方法为适应度函数,而适应度函数是判断粒子的优劣,同时每个粒子都是通过信息共享跟踪最佳粒子的位置来进行调整自身的位置,不断更新迭代找到最优解。

受文献[20]的启发,粒子群算法位置的公式保持不变,对式(11)进行了改进,引入了平均搜索策略计算pBest,用高斯分布来计算gBest,改进的速度更新策略具有更好地保持搜索多样性的能力。更新后的公式如下:

(13)

(14)

(15)

对于每个粒子适应度评价C,是由两个准则组成:匹配的满意度和报价金额。

fitness(C)=(ma×accuracy+mp×number)

(16)

式中:ma为家庭用户和家政服务提供者匹配的满意度;accaracy为匹配满意度权重,取值[0,1];mp为家庭用户和家政服务提供者匹配的报价;number为家政服务提供者报价次数。

算法1改进粒子群算法

Step1初始化算法参数和问题参数。种群规模为N,设定粒子维数D,最大迭代次数Tmax,c1=c2,惯性权重w。更新初始粒子的位置和速度,确定pBest和gBest。

Step2对每一家庭用户,根据家庭用户需求对所有满足需求的家政服务提供者进行适应度的计算,同时由高到低进行排序,序号为Fi;对每一个家政服务提供者,根据所提供的家政服务对满足的家庭用户需求按价格由低到高进行排序,序号为Fj。

Step3对每个家庭用户根据自身适应度值选择与家政服务提供者的适应度值做比较,如果家政服务提供者的适应度值高,就更新当前的家政服务提供者最优位置。

Step4根据上述改进的公式更新每个粒子的速度和位置,直到完成粒子之间的匹配。

1) 每个粒子根据搜索的策略选择应该与自身需求匹配最优的家政服务提供者。

2) 从未匹配的家政服务提供者中随机选择下一个家政服务提供者。

3) 记录当前匹配的节点对,将已匹配的家政服务提供者,从家政服务提供者集合中移除。

Step5根据匹配的结果执行总体适应度函数,根据适应值的公式更新每个粒子的速度和位置。更新全局最优解,记录最优解的结果。

Step6若迭代次数达到最大值或全局最优解在一个水平值上保持不变,则退出程序,否则转向Step2。

3.7 家政服务交易群智合约算法

以粒子群群智合约区块链模型为架构,以群体智能算法为理论基础。提出的家政服务多边交易智能合约应当满足以下约束条件:

1) 所有的家庭用户和家政服务提供者双方均可参与信息发布、查询和交易。

2) 交易信息记录和数据公开,不可篡改。

3) 合约执行及自动结算。

算法2家政服务交易粒子群智能合约算法

Step1通过家政服务平台发布的交易服务信息,通过参数初始化交易请求。

Step2家庭用户和家政服务提供者在家政服务平台上的交易请求通过参与交易函数,提取交易参数。

Step3通过式(5)计算双方的匹配总体满意度。

Step4通过改进粒子群算法与式(3)、式(4)进行多属性用户交易匹配,显示用户的匹配信息,判断是否同意匹配,若同意匹配,则进行Step4,反之,则返回到Step2重新进行匹配。

Step5交易双方自愿同意匹配之后,用各自私钥进行签名生成的合约,通过合约生成函数同时将交易信息生成智能合约。

Step6合约生成后,将合约传入区块中,通过区块链上的验证节点通过共识后,根据服务完成的时间自动完成交易。

算法流程如图5所示。

图5 家政服务交易智能合约算法流程

4 应用实例与实验结果

本文提出家政服务交易粒子群智能合约算法以及交易机制通过实验验证该算法的有效性,本文采用基于Java语言在Eclipse编译软件对改进的粒子群算法进行编程,基于Solidity语言在remix浏览器上编写智能合约算法,将家政服务多边交易智能合约发布在基于以太坊平台上,构建一个多节点去中心化家政服务交易仿真平台进行仿真实验。通过实验验证该算法用于去中心化家政服务交易是一种有效的算法。

在仿真服务交易平台上,初始化粒子数Nm=30,最大迭代次数设置为200。某一家政服务交易表1、表2的服务交易意向信息:10个家庭用户(U1,U2,…,U10),家政服务提供者10个(S1,S2,…,S10)。Ca为家庭用户和家政服务提供者在区块链上的地址,价格(Cp/以太币)、服务所需时间(Cd/天)、服务项目(Cq/种)为家庭用户和家政服务提供者所需求的条件。对于家庭用户来说需要关心Cp、Cd两类条件,家庭用户的相应权重向量为wu=(0.5,0.5);对于家政服务提供者来说,服务提供者关注Cp、Cd、Cq三类条件,家政服务提供者的权重向量为wv=(0.5,0.25,0.25)。本文经过多次实验运行得到参数的确定,表1、表2是家庭用户和家政服务提供者的交易意向信息表。

表2 家政服务提供者交易意向信息表

如表3所示,匹配结果及效用值对家庭用户和家政服务提供者来说,双方对匹配的结果都较为满意,有效地证明了本文算法应用于家政服务交易群智合约算法的研究是可行的。本文得出结果是在去中心化服务交易仿真平台进行实验的。

表3 匹配结果的效用值

在多节点去中心化家政服务交易仿真平台进行仿真实验,实验结果从表4可知,在五天时间里多节点的区块链网络执行的合约中,签署的智能合约共有2 908份,匹配成功的合约有2 880份,失效的合约有25份。签署的合约占总合约的大部分,通过计算成功率达到99.03%,并且合约执行每笔交易支付的平均确认时间大约是25 s。

表4 智能合约签署情况

如图6所示,在设定的同等参数情况下,本文通过实验分析对比改进粒子群算法和传统粒子群算法之间在性能方面的情况,可以看出,改进的粒子群算法性能明显优于传统粒子群算法,且实验对比下改进粒子群算法要比传统粒子群算法更加稳定。

图6 改进蚁群算法与传统蚁群算法的性能对比

在设置相同参数的条件以及初始化参数和运行环境不变的情况下,本文还对传统的粒子群算法和改进的粒子群算法在三目标全局最优平均值变化趋势进行了比较分析,结果如图7所示,可以看出,改进后的粒子群算法比传统的粒子群算法明显偏低,改进后的粒子群算法在迭代的过程中不断搜索全局最优解。仿真结果表明,本文对粒子群算法的改进是可行有效,能更有效地解决多属性双边稳定匹配问题。

图7 三目标全局最优平均值变化曲线

5 结 语

本文主要是为解决家庭用户以及家政服务提供者之间存在的匹配决策问题,利用区块链和群体智能技术理论结合来开展的研究,从而提出一种基于区块链的家政服务交易群智合约算法。通过建立去中心化的家政服务交易智能合约模型,运用该模型所改进的粒子群算法解决了多属性用户交易存在的匹配问题,经过仿真实验验证本文所提出的模型和算法之后,其结果在解决多属性用户交易匹配的问题上是可行且有效,并能达到较好的收敛效果。就目前研究状况而言,关于智能合约和群体智能算法融合的相关研究还处于初始阶段,这方面可借鉴的相关学术论文还是稀缺的,这正值得更多学者们继续深入研究。根据改进的粒子群算法解出的最优解得知,在匹配的过程中,除了本文对大范围的需求进行匹配之外,下一步工作可根据实际需求加入相应的条件和约束,将需求更加详细化。另外,基于本文中的研究基础如何更加完善家政方面的其他应用效果,以及如何提高寻优结果的准确度和匹配运算速度等方面也值得更加深入的探究。