孙佩茹，陈子君 （武汉科技大学 汽车与交通工程学院，湖北 武汉 430065）

0 引 言

相比于普通型仓库，冷库仓储的投资成本更高且管理更复杂。冷链物流具有高投资、高成本、复杂性等特点，使冷链物流运输存在以下难题。

首先，由于冷链物流运输供应链环节众多，导致各节点之间信息流通不顺畅，连接节点之间存在信息孤岛的问题。其次，冷链运输链较为复杂，系统组织程度低、运行效率不高，对用户私人信息的保护力度较弱，寻在信息泄漏的问题。此外，物流运输链各节点之间利益不对称，也降低了终端消费者对物流的信任度。

平台网络化的建立需要解决大量数据存储和管理的问题，运输链的信息壁垒情况在节点处发生较多，需要引入新技术来实现物流运输链模型的优化。考虑到冷链物流的前期投入成本较高导致其对运输过程中的车辆和仓储有特殊要求，难以形成较大规模的冷链物流网络，故而需要高水平的信息技术提供支撑，以提高物流数据管理的效率，解决节点端资源信息不对称的问题。本文将PBFT算法引入传统冷链运输网络，通过设计运输链优化模型来提高数据间共识效率，并带动整个运输网络的效率提高，对冷链运输效率的提高具有重要意义。

1 基于PBFT 算法的冷链物流运输模式

1.1 冷链运输追溯问题

冷链物流作为日常食品的主要供应链之一，其质量安全溯源受到了公众的广泛关注。冷链物流信息溯源是对冷链产品从生产到销售的完整产业运输链的所有数据进行监管，但现有的溯源管理手段大多为集中管理，把数据信息存储进中央数据库，由于数据信息庞大，难以从中发现异常数据或被篡改的数据。集中式管理数据的溯源系统无法保证数据的真实性，也无法满足用户对冷链物流信息溯源的需求。

研究[1]发现区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特性。为提高数据传输的安全性，谭海波等[2]利用区块链相关技术，提出了一种去中心化的数据保护和共享方式，有利于网络数据存储模式的转型。在运输网络中数据共享和达成共识是一痛点问题，需要耗费大量成本，薛腾飞等[3]提出了一个基于区块链的医疗数据共享模型，该模型适用于解决各医疗机构之间数据共享的问题，并采取改进后的共识机制完成了数据共享。

区块链中采用去中心化的共识算法可以保证信任问题，在运输过程中产生的所有溯源数据均可通过物联网设备或人工录入的方式完成信息上链，信息上链一旦完成便无法修改，有效切断了数据被篡改的可能性，终端消费者只需通过溯源码查询即可获取冷链物流溯源数据，很大程度上解决了消费者对数据不信任的问题。

1.2 PBFT 算法

实用拜占庭容错机制（PBFT）[4]是一种广泛应用于区块链的共识机制，是一种状态机副本复制算法[5]，即基于投票的算法。其核心理论是n≥3f+1，其中，n是系统的总节点数，f是允许出现故障的节点数，从PBFT算法的核心理论可以看出，PBFT系统至少需要4个参与节点，其中一个被选为主要节点，其余为次要节点。系统对信息的处理首先从次要节点对信息进行分析处理得出结论，再转由主要节点进行分析判断，反馈最终信息，并默认在整个系统中认可这条信息。PBFT算法的具体共识流程如图1所示[6]。

图1 PBFT 共识算法流程

PBFT的提出使拜占庭的容错共识性能大幅提高，其具体工作流程如下。

1.2.1 请求阶段

终端消费者向主节点发送n条请求消息。

1.2.2 预准备阶段

主节点发送（n-1）条消息，副节点接收并发送（n-1）×（n-1）条消息，并进行广播预准备消息。

1.2.3 准备阶段

主节点发布的预准备消息被集群节点接收后进行自主核验，若查验后表示同意则立刻转入准备阶段等待其余节点的核验。当在集群内收到2f+1个从节点发布的完成预准备消息的核验并同意进入准备阶段时，即表示准备阶段已经完成。

1.2.4 确认阶段

节点i需要检查接收包括自身在内的2f+1个消息，当确认消息与预准备消息一致时表示此阶段已完成。

1.2.5 回复阶段

当节点结束上一阶段时，需要向终端发送反馈回复消息，确认终端收到f+1个反馈信息时，即表示发出的请求已经成功达成了共识。

PBFT算法在初始化时所有节点需要同步视图，即保证全部节点处于同一状态，初始视图编号从0开始。当所有节点视图全部完成后，从中选取主节点P，按照以下公式选取。

式中：v为视图编号，n为节点数。

2 共识机制优化

PBFT共识算法中的视图转换协议指的是当发现主节点错误时，通过积分机制根据当前阶段的节点积分选择新的主节点，以提高共识效率。但由图1可知，PBFT算法需要通过三阶段协议才能达成共识，每个阶段都将产生大量消息，系统存储空间负荷度较高，若不及时对信息进行回收清理，系统存储空间将难以承担高强度工作。现有的PBFT算法中已设计了垃圾回收机制来处理无用信息，其执行方式为周期性循环，目的是保证系统的正常运转和网络安全。但在实际应用中，周期性循环回收会耗费大量网络资源，在此基础上改进PBFT算法，在现有的垃圾回收机制的基础上增加动态删减和积分重分配功能，当节点积分大于所设定的阈值时，运行垃圾回收机制，并删除所有参与共识的节点信息，同时清除该部分节点积分重新赋值，达到共识节点动态删减的目的。

2.1 基于PBFT 算法的冷链运输网络的优化

通过分析上述研究背景可以看出，冷链物流运输的复杂性和风险性较高，为了降低或避免风险，简化运输网络，降低运输过程中的损耗和成本损失，本文将PBFT算法引入冷链物流，对冷链物流运输网络进行合理的优化与完善。

冷链运输以冷冻工艺为基础、制冷技术为手段，保证物品运输整个过程始终在规定的温度环境下保存，以保证物品的质量。物流运输网络结构是包含不同起点终点、不同路线和不同交通形式的复杂链式结构。本文将物流运输网络定义为公式（2），包括区间距离、费用和运行时间。

式中：V为网络中的节点数，E为网络中的边，W为网络中边上的权重。

运输网络是由相互连接的节点和弧段组成的系统结构，其中弧包括方向和权值，权值可以表示时间、运费、流量、距离等。利用网络权值之间的关系可以采用最小费用、最大流等运算方法优化设计出距离最短、用时最少、费用最低、流量最大的路线。

2.2 基于PBFT 的冷链运输网络优化的模型

利用PBFT对冷链运输网络进行优化的主要目的是提高网络运输效率，确保在多节点网络中提高共识完成率。将各个配送节点之间的网络链接转化为图论。现提出以下三种模型。

独立模型：该模型中每个节点之间的节点和线路相互独立、互不影响，只要节点和网络当中有一个可以正常运行，该网络就可以顺利进行运输。其优化模型存在一条从起点到终点的完整线路。

半独立模型：该模型中每个节点和线路不完全独立，节点和线路之间存在联系，任意节点和线路在任意时刻都处于模型中的某种状态，但是不同状态下其工作能力不同。其优化模型两节点间存在一条满足约束的连通线路。

非独立模型：在此模型中，网络中的节点和线路相互联系，具有较高的相关性，不能独立存在，该优化模型存在一条相互连通的路线。

3 基于PBFT 的冷链物流运输优化的验证

3.1 模型分析和设计

本研究基于上述三种分析模型，引入PBFT算法计算每个网络中的最优解，即选择完成共识次数最多、路线最短、用时最少、费用最低、流量最大的路线，并将该路线与传统路线作比较。

本优化模型的主要结构如下。

简化网络：首先将复杂的运输网络转化为图论，将约束条件转化为弧段上的权值；

算法计算：运用PBFT算法计算并完成共识，改变网络节点数分析完成共识的次数变化；

分析比较：对传统型网络完成共识与引入PBFT算法的网络完成共识的数据进行对比分析，比较两者在不同节点数的情况下达成共识的效率。

3.2 模型主要技术仿真测试

冷链物流运输链追溯系统面向企业用户和广大消费者，为了确保系统能够稳定运行，需要对系统的主要技术进行全面测试，以检查软件系统的性能和需求功能是否满足了指定要求，并将该模型与传统运输链在有效性、适用性、节能性等方面进行对比。

共识有效完成率是指简化网络后，对网络发出共识机制的请求，当整个网络达成共识时则表示该举动完成，研究中用完成次数代表完成率。本实验将PBFT算法和传统算法在共识有效完成次数上进行仿真对比分析，使用MATLAB R2017a软件进行实验仿真，分别模拟节点数为4、6、8、10等多组的情况，实验条件为系统中无故障节点，每种情况下传输的数据大小一致。

仿真结果如图2所示，可看出随着节点数的不断增加，PBFT和Tradition的有效完成次数呈明显下降趋势，但PBFT的有效完成次数总高于Tradition的有效完成次数，故将PBFT共识算法引入冷链物流中与传统的运输链共识机制相比可以大大提高其效率。

图2 共识有效完成次数

4 结 论

研究通过对基于区块链的冷链物流系统方案进行研究设计，在一定程度上解决了我国冷链物流规模较小且难以扩张的痛点问题。区块链网络中的各个节点具有去中心化、加密、防篡改等特点，与智能物流运输系统多节点、网络化的特点相适应，故考虑将区块链技术应用到复杂性较高的冷链物流系统中。本文主要通过查阅相关文献分析传统冷链物流运输中存在的问题，将区块链技术引入追溯系统。设计并实现了基于区块链技术的冷链物流运输追溯模型，并对模型的主要技术进行仿真模拟。研究的主要工作意义有以下几点。

有利于提高冷链共识的完成效率，减少运输过程中的成本损耗，并利用区块链相关技术平衡各节点间数据的不对称性；

有利于后续终端消费者追溯冷链货品的进度，利用PBFT算法使整个运输网络拥有平等信息；

有利于加快区块链相关技术在不同领域的应用和推广，区块链技术仍处于研究和发展阶段，将PBFT算法引入冷链行业是对推广区块链应用的一项重大帮助。

研究只选取了区域性的部分节点作为参考进行研究，后续将扩大研究的区域面，将更多节点加入网络中，尽可能地保障物流运输链追溯的完整性；另外，可以研究设计更高效简易的算法来提高多节点动态性物流运输链的追溯效率。