基于可验证随机函数与PBFT共识算法的供应链管理方案研究

摘要

近年来，随着供应链企业的迅猛发展，如何构建高效的供应链管理策略模型成为研究的热点.当前，供应链管理面临着库存成本高昂、通信开销巨大的问题.针对这些挑战，本文提出了一种融合机器学习与改进实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)共识算法的优化方案.该方案采用遗传算法与梯度算法相结合的混合优化策略，兼具全局寻优和局部精细调整的优势，从而显著降低了库存管理成本.同时，PBFT共识机制通过引入Honest-peer信誉模型和可验证随机函数有效提升了节点选举过程的效率和系统的整体可靠性.仿真实验结果表明，与传统方法相比，该优化方案在降低供应链管理成本方面取得了显著效果，具体表现为库存成本平均下降了4.6%,通信开销减少了约50%,具有广泛的应用前景和实用价值.

关键词

区块链 / 机器学习 / 共识算法 / 供应链