基于多目标效用优化的分布式数据交易算法

作     者：黄小红 张勇 闪德胜 钱叶魁 韩璐 李丹丹 丛群 HUANG Xiaohong;ZHANG Yong;SHAN Desheng;QIAN Yekui;HAN Lu;LI Dandan;CONG Qun

作者机构：北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)北京100876 中国人民解放军32147部队陕西宝鸡721000 陆军炮兵防空兵学院郑州校区河南郑州450052 北京网瑞达科技有限公司技术研发部北京100876 

基　　金：国家重点研发计划基金资助项目(No.2020YFE0200500) 北京邮电大学优秀博士生创新基金资助项目(No.CX2019212) 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2021年第42卷第2期

页      码：52-63页

摘      要：传统的集中式数据交易模式不能很好地适用于当前万物互联、数据实时产生的智能时代,为了使产生的数据发挥更大的价值,设计一种有效的数据交易框架至关重要。为此,提出了一种基于联盟区块链的分布式数据交易框架,在不依赖第三方的情况下实现了P2P的数据交易。针对已有数据交易模型仅考虑数据本身的因素,而忽略用户任务相关因素的问题,基于数据质量、数据属性、属性的相关性、消费者竞争等多维因素构建了双层多目标优化模型,以优化数据提供者(DP)和数据消费者(DC)的效用。为求解上述模型,提出了一种改进的多目标遗传算法——协作式NSGAII,通过DP、DC以及数据聚合器(AG)的协作进行计算。仿真结果表明,所提算法在DP和DC的效用方面取得了更好的性能,实现了更有效的数据交易。

主 题 词：联盟区块链 分布式数据交易 优化匹配模型 多目标遗传算法 

学科分类：0810[工学-土木类] 1205[管理学-图书情报与档案管理类] 0839[0839] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11959/j.issn.1000−436x.2021034

馆 藏 号：203102128...