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基于区块链之智能物流数据识别平台研究与实现

日期:2020-10-25 15:59 作者:上海论文网 编辑:若诗 点击次数:159
销售价格:150 论文编号:el2020102406500720987 论文字数:3979 所属栏目:工程论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是工程论文,本文首先对本平台所涉及的基础技术与理论进行简明扼要的介绍,主要针对区块链概念、EOS区块链平台、智能合约、基于画像数据的推荐算法、IPFS系统等进行阐述;其次针对物流行业引入区块链技术进行了可行性分析

本文是工程论文,主要分析了传统物流行业的不足与引入区块链技术可以来的优势;接下来对智能物流平台进行需求分析,主要分析了平台的功能性需求、非功能性需求与推荐算法的需求;然后根据需求分析将基于区块链的智能物流平台分为六个模块:订单模块、仓储模块、交易模块、运输模块、系统模块与车货匹配推荐算法模块,并通过流程图对每个模块进行设计说明;并根据平台设计搭建基于区块链的智能物流平台开发与测试环境,根据模块设计对平台进行开发,同时给出每个模块的重点实现细节与推荐算法实现的详细步骤,以及对应界面的效果图。最后根据需求分析与平台的详细设计对平台进行功能性的测试与非功能性的测试,通过对测试结果的对比分析,表明该平台在性能与功能上均可满足物流平台的需求。目前为止,基于区块链的应用都是在起步阶段,真正成熟应用大都没有落地,但是区块链所带来的技术启发还是比较超前的,对之加以研究肯定会有新的应用前景。

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第一章绪论

 

本论文的主要工作如下:1、通过对国内外区块链+研究现状的深入分析,以及对每个项目所使用的平台架构与突破的的难点进行对比,总结出当前区块链在应用方面的架构组成以及所使用的关键技术,并应用于本文区块链加物流管理项目中。2、在选取底层区块链技术时,通过对当前应用比较广泛的三个区块链技术:比特币、以太坊与EOS进行比较,分别介绍了其优缺点以及技术特点,最终选取EOS为本文的底层区块链技术。3、经过分析传统物流系统,发现存在数据链不完整、信息容易被篡改、货物商品信息孤岛等不足,提出以区块链为技术基础并结合基于画像数据的推荐算法,构建一个解决物流数据不完整,信息易篡改的去中心化智能物流平台。该平台将会对物流企业产生的货物流通数据进行永久存储且不可篡改,为企业与用户提供数据完整性与可靠性的安全保障。4、本文通过对中小型物流企业分析过程中,发现其在发货的时候不能及时的找到合适的车辆去承运货物,一般将会采用人工联系司机或者通过调用第三方的调车接口,因此将会浪费一定的时间与费用。本文提出了一种基于司机画像数据的推荐算法,通过对司机、车辆、订单、途径路线、货物、货主等进行画像处理,在需要推荐合适的车辆的时,将基于此数据进行车辆的推荐服务,为货源提更符合订单需求的最优车辆推荐服务。

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第二章相关理论与技术

 

2.1区块链概念
本文设计智能物流平台是以区块链为底层技术,区块链本质上是一个去中心化的系统,其核心是一个公共的数字加密账本[29]。加密账本的作用是以记账的方式去描述系统的当前状况,例如,每个账户持有多少加密的数字货币,除了这个加密的数字账本,区块链技术还包含了一种共识机制,它决定了去中心化的网络如何在账本中更新当前的状态。在区块链系统中,将一定时间内产生的大量数据信息通过密码学计算,然后把计算得到的所有数据信息打包并存储在块(Block)中[30]。刚产生的区块存储着上一区块的哈希值,而且每个区块的哈希值是唯一的,区块之间通过记录父、子区块的哈希值进行链接并组成链式结构,因此可通过哈希值溯源到创世区块。区块在创建的过程中,还需要将区块在整个网络中向所有的节点进行广播,其他节点将会根据其上传的内容对它的hash值进行验证,验证通过并且经过网络同步之后,该区块将会永久的存储在区块链系统中,而且不可篡改和删除区块存储的数据内容[31]。

 

2.2EOS
本文使用的EOS区块链作为该平台底层的实现技术,EOS是一个开源项目且支持在此平台上进行应用开发的一个类操作系统,通过EOS系统专用的Token代币以去中心化的形式实现节点间交易。EOS通过并行处理和BFT-Dpos共识机制解决低延迟和数据吞吐量的难题,其目标是每秒可以完成百万级的交易处理量。EOS没有手续费,在该平台上开发需要用到的网络和计算资源是按照开发者抵押的资源比例进行分配的,因此对开发者更加友好。EOS拥有类似Linux、Windows平台的某些特性,创建一个对开发者友好的区块链底层高性能平台,支持多个应用同时运行,为开发者提供便利。

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第三章智能物流平台的需求分析...........................................15
3.1物流引入区块链的必要性分析...................................................................15
3.2区块链技术选型...............................................................................................17
3.3功能性需求分析...............................................................................................19
第四章智能物流平台设计.................................................26
4.1总体设计.............................................................................................................26
4.2智能合约设计....................................................................................................29
4.3画像数据分析与算法设计.............................................................................44
第五章智能物流平台实现.................................................51
5.1开发环境.............................................................................................................51
5.2模块实现.............................................................................................................51

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第六章平台验证与测试

 

6.1平台测试
环境对平台中各个模块的功能测试验证通过之后,根据需求分析将会对平台的性能需求展开测试,本文的性能测试将会包含系统响应时间、成功率、CPU占用率以及内存使用率以。本文对平台进行性能测试将会通过LoadRunner进行,使用该软件创建相应数量的虚拟用户向智能物流平台发送请求,通过模拟真实场景下的高并发请求,以验证平台的性能是否满足平台的性能需求。通过LoadRunner生成的性能测试报告,针对其中的响应时间、吞吐量、资源使用率对平台的性能进行测试并进行优化处理。本平台通过创建500个虚拟用户进行平台测试,将会在1分钟内进行发布查询请求,其中用户查询成功的总数为498个,查询的成功率为99.6%,系统平均响应时间为2.62s,资源使用率中的CPU占用率与内存使用率均符合需求分析中预期的目标。
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6.2功能测试
本节对基于区块链的智能物流平台的主要模块进行功能性测试,根据每个模块的需求分析与详细设计对每个模块进行功能性测试。将根据每个测试单元进行单元测试,编写相应的测试用例验证系统功能是否有错误。本文使用EOS提供的与客户端交互的RESTRPCAPI接口,进行EOS链上测试操作,可以完成对应的功能性测试。由于REST客户端可以用于API测试,所以本文采用的测试工具是Chrome的插件Postman,可以通过Chrome应用插件商店进行搜索与安装。该平台对应的功能性测试表如6-2所示:通过上述的测试结果表表明,平台在高并发场景中可以及时的、准确的返回用户的请求信息,在资源的使用率上也低于平台的期望值,因此该智能物流平台可以满足多用户在真实场景中高并发请求的性能需求。
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第七章全文总结与展望
本文所提出的基于区块链的智能物流平台将物流管理技术与区块链和数据分析相结合,是对区块链技术应用的一种新的尝试,但是还存在着一些不足与待改进的地方:(1)高并发问题:由于区块链的去中心化机制是,其他的节点只有同步主链的数据之后,才能对其进行查询与访问,所以在执行并发问题时显得有些吃力,并不能像中心化的应用那样及时的处理访问。(2)功能待完善:本文研究的重点是解决物流数据如何在存储到区块链平台之上,以利用区块链的永久存储的特性来保证物流数据的完整性与可信任,但是相比于传统的物流平台,功能完善程度不高,需要进一步需求分析与功能完善。(3)界面待优化:本文在对界面进行开发时,着重于实现其功能性,并没有过多注重界面的美观与用户的操作便捷性,在未来的对其进一步的开发时,需要对界面进行优化,使其对用户更加友好。(4)推荐算法:本文采用的推荐算法并不是人工智能范畴的推荐算法,而是基于统计分析与多目标排序的一种基于画像数据的推荐算法,在其推荐的准确程度上还有待提高。(5)智能化程度:由于对物流管理加区块链的研究还处于起始阶段,其平台智能化程度还不高,在对订单的拆分、议价分析、货物配载问题上还有待提高其智能化程度。
参考文献(略)
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