基于區(qū)塊鏈技術(shù)和遺傳算法的物流供應(yīng)鏈優(yōu)化

連 堯,丁 皓,馬建華

(軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院后勤科學(xué)與技術(shù)研究所，北京 100166)

0 引言

隨著現(xiàn)代物流和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，客戶對物流周期要求更短，并要求提供專門的配送[1]。這使得物聯(lián)網(wǎng)在物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要用于加強(qiáng)物流供應(yīng)鏈信息化，實(shí)現(xiàn)貨物監(jiān)控[2]。但是，隨著物流供應(yīng)鏈需求越來越復(fù)雜，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決數(shù)據(jù)中心化存儲的不足會出現(xiàn)以下問題：①運(yùn)輸過程不透明；②數(shù)據(jù)存儲不透明；③資源共享難度大。

引入?yún)^(qū)塊鏈的概念以后，供應(yīng)鏈領(lǐng)域中大量使用了區(qū)塊鏈技術(shù)。區(qū)塊鏈技術(shù)能夠打破當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的局限性，對物流業(yè)的發(fā)展具有重要意義[3]。因此，在物流供應(yīng)鏈中使用區(qū)塊鏈技術(shù)，已成為物流領(lǐng)域發(fā)展的方向。

本文研究了基于物聯(lián)網(wǎng)背景下區(qū)塊鏈技術(shù)對物流信息協(xié)調(diào)管理的優(yōu)化以及遺傳算法，優(yōu)化了物流供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，從而促進(jìn)了供應(yīng)鏈效率的提高以及成本的下降，提升了綜合物流管理水平。

1 基于遺傳算法的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)建模

1.1 區(qū)塊鏈系統(tǒng)架構(gòu)

區(qū)塊鏈?zhǔn)切畔⒓夹g(shù)領(lǐng)域的術(shù)語。區(qū)塊鏈本質(zhì)上屬于共享數(shù)據(jù)庫，在其中存放的數(shù)據(jù)或者信息是不可偽造、全程留痕、保持公開的。在2009年，序號為0的第一個區(qū)塊產(chǎn)生。隨后，序號為1的區(qū)塊也隨之產(chǎn)生，并與序號為0的區(qū)塊相互鏈接形成鏈狀。這標(biāo)志著區(qū)塊鏈的產(chǎn)生[4]。區(qū)塊鏈起源于比特幣。在比特幣中，將區(qū)塊看作一個存儲數(shù)據(jù)的空間，用于存儲每個區(qū)塊在某一時間段的所有通信內(nèi)容。每個區(qū)塊通過隨機(jī)哈希實(shí)現(xiàn)鏈接。前面區(qū)塊的哈希值在后面區(qū)塊中也被記錄。隨著信息量的增加，區(qū)塊和區(qū)塊間彼此鏈接，因此被稱為區(qū)塊鏈[5]。區(qū)塊鏈系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 區(qū)塊鏈系統(tǒng)架構(gòu)圖

區(qū)塊鏈系統(tǒng)通常由六個層組成，具體介紹如下。

①應(yīng)用層。應(yīng)用層對區(qū)塊鏈的諸多應(yīng)用場景和案例進(jìn)行了封裝處理。如OKLink平臺，其承載的任務(wù)是跨境支付，而其應(yīng)用層便是基于區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)的。目前經(jīng)常提到的“區(qū)塊鏈+”就是所謂的應(yīng)用層。

②合約層。合約層包括智能合約、算法機(jī)制、腳本代碼等，如比特幣。比特幣本質(zhì)上是一類支持編程的貨幣。而在合約層的具體腳本內(nèi)容中，針對比特幣關(guān)聯(lián)的交易機(jī)制、條件等作了具體界定。

③激勵層。激勵層主要承載的現(xiàn)實(shí)職能是給予激勵，為節(jié)點(diǎn)更好地深度參與區(qū)塊鏈提供誘導(dǎo)條件。需要注意的是，并非所有區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)中都有激勵層。激勵層結(jié)構(gòu)往往只存在于公有鏈。究其原因，是數(shù)據(jù)維護(hù)需要全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)共同參與。因此，保障性的激勵干預(yù)是必不可缺的。

④共識層。站在區(qū)塊鏈的視域，可以將共識層簡單地概括為統(tǒng)一的、所有人都認(rèn)可的規(guī)則。所有參與主體都是在這個共識的基礎(chǔ)上，去做好總賬本的維護(hù)、更新。區(qū)塊鏈的一個核心內(nèi)容，即讓極為分散的節(jié)點(diǎn)在區(qū)塊鏈中獲得高度共識。這種共識也是區(qū)塊鏈社區(qū)管理的一種依據(jù)。共識層的主要功能是封裝網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的各類共識算法。在實(shí)現(xiàn)的過程中，如何在分布式系統(tǒng)中高效地達(dá)成共識是分布式計(jì)算領(lǐng)域的重要研究課題。在決策權(quán)高度分散的去中心化系統(tǒng)中，可以通過各節(jié)點(diǎn)高效地對區(qū)塊數(shù)據(jù)的有效性達(dá)成共識。

⑤網(wǎng)絡(luò)層。網(wǎng)絡(luò)層承載的任務(wù)是打通區(qū)塊鏈中存在的節(jié)點(diǎn)，讓其順利實(shí)現(xiàn)信息交互。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是P2P型，每個節(jié)點(diǎn)不僅是信息的接收主體，還是生產(chǎn)主體，節(jié)點(diǎn)之間的通信實(shí)現(xiàn)是基于共同的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的。在這類網(wǎng)絡(luò)中，任何節(jié)點(diǎn)都是支持新的區(qū)塊創(chuàng)設(shè)操作的。在創(chuàng)設(shè)之后，網(wǎng)絡(luò)層可以面向其他節(jié)點(diǎn)以廣播的方式傳遞信息；而其他節(jié)點(diǎn)會基于一定的機(jī)制來完成驗(yàn)證。若被整個區(qū)塊鏈中超出51%的用戶給予驗(yàn)證，則這個新創(chuàng)立的區(qū)塊會出現(xiàn)在主鏈中。

⑥數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層主要展示區(qū)塊鏈關(guān)聯(lián)的物理內(nèi)容。區(qū)塊鏈設(shè)計(jì)的最初節(jié)點(diǎn)被定義為“創(chuàng)世區(qū)塊”。在數(shù)據(jù)層最初節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，基于同樣的規(guī)則設(shè)置新的區(qū)塊，并搭建鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，從而完成對接。這些主要的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)是主鏈條。隨著運(yùn)行時間越來越長，新區(qū)塊經(jīng)過驗(yàn)證，逐漸被引入到主鏈中。在區(qū)塊中存在著很多規(guī)則與技術(shù)，如保障區(qū)塊是基于時間次序連接的時間戳技術(shù)等[6]。

聚焦物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域，引入?yún)^(qū)塊鏈可以縮減物流成本、追蹤貨物的生產(chǎn)和傳輸過程，并提升物流供應(yīng)鏈的管理效率。因此，區(qū)塊鏈技術(shù)在物流領(lǐng)域中有很廣闊的應(yīng)用前景[7]。

1.2 供應(yīng)鏈優(yōu)化

供應(yīng)鏈優(yōu)化主要是指在有限資源的基礎(chǔ)上進(jìn)行決策的方案。供應(yīng)鏈的優(yōu)化按范圍可分為兩類，分別是整體優(yōu)化和局部優(yōu)化。整體優(yōu)化是從大量可選方案中找到最佳方案。然而，在現(xiàn)實(shí)中可能不存在最好的方案，所以需要局部優(yōu)化。局部優(yōu)化則是指在很多相似的方案中找出最好的。這個方法的關(guān)鍵是最初解。最初方案不同，則優(yōu)化結(jié)果也不同[8]。

供應(yīng)鏈優(yōu)化由三個元素構(gòu)成，即決策層面的變量、目的函數(shù)與具體的約束條件。供應(yīng)鏈優(yōu)化的決策變量表示企業(yè)要作出的決策，如什么時間需要購買物資等。目標(biāo)函數(shù)則指的是目的，如達(dá)到多少利潤等。約束條件指的是要滿足的條件，如企業(yè)生產(chǎn)貨物的能力等。

供應(yīng)鏈優(yōu)化有多種方法，但不是所有的優(yōu)化方法都要有相關(guān)的技術(shù)。如在一定的時間內(nèi)需要得到的最優(yōu)方案，可以采用遺傳算法。遺傳算法的計(jì)算過程簡單、實(shí)施便利。優(yōu)化時，采用遺傳算法能夠獲得比較好的方案。

1.3 遺傳算法

遺傳算法是由美國的Holland按照自然界中生物進(jìn)化理論提出的。它的計(jì)算模型是按照生物進(jìn)化論中的自然選擇和遺傳機(jī)制模擬自然進(jìn)化中最優(yōu)解的方法。該算法采用數(shù)學(xué)的形式，把求解問題的過程轉(zhuǎn)變成生物進(jìn)化中基因的變異和交叉相似的過程[9]。在復(fù)雜的優(yōu)化求解過程中，和其他優(yōu)化算法相比，遺傳算法一般可以很快地得到較好的優(yōu)化效果。遺傳算法已在應(yīng)用組合、信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中被大量使用。本文將遺傳算法應(yīng)用于物流供應(yīng)鏈的優(yōu)化過程中。遺傳算法基本流程如圖2所示。圖2中：G為種群第一代。

圖2 遺傳算法基本流程圖

遺傳算法基本流程執(zhí)行步驟如下。

①編碼。因?yàn)閱栴}中的各種參數(shù)不能直接被遺傳算法處理,要采用編碼的形式將要求解的問題模擬成遺傳中的染色體或者個體。這種轉(zhuǎn)換的方式被稱為編碼。

②適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度在生物進(jìn)化論中表示的是某個個體對于所處環(huán)境的適應(yīng)能力，也代表著個體對于后代的繁殖能力。適應(yīng)度函數(shù)是按照問題求解的目標(biāo)函數(shù)來評價個體好壞的指標(biāo)，也被稱為評價函數(shù)。

③初始群體選取。在遺傳算法的計(jì)算過程中采用的是任意個體。初始群體可用以下方法來設(shè)定。首先，按照對問題的已有了解，盡可能掌握最佳解在所有問題中所占的空間領(lǐng)域，在所占的空間范圍中設(shè)置初始群體。其次，在初始群體中加入隨機(jī)生成的多個個體中的最優(yōu)者。然后，不斷循環(huán)上述過程。最后，保持個體數(shù)和群體的預(yù)定數(shù)目的一致。

④選擇。選擇是在群體中選擇最優(yōu)的個體的過程。選擇是為了利用配對交叉的方式將優(yōu)化的個體形成新的個體或傳遞給后代[10]。選擇的基礎(chǔ)是個體的適應(yīng)度評估。選擇算子一般又被稱作再生算子。一般遺傳算法包含的算子選擇方法有任意循環(huán)抽樣法、適應(yīng)度比例方法和局部選擇法等。

⑤交叉。在生物進(jìn)化領(lǐng)域中，遺傳基因的重新組合起到了關(guān)鍵作用。而在遺傳算法的計(jì)算中，交叉算子是關(guān)鍵[11]。交叉是指將父代個體的一些優(yōu)良結(jié)構(gòu)進(jìn)行重新組合，從而形成新個體的過程。遺傳算法利用交叉使得其搜索能力得到了快速提升。

⑥變異。變異是將群體中的個體的某些基因值進(jìn)行改變。通常，變異算子的基本操作步驟是：①用原本就設(shè)置好的變異概率對群體中的全部個體進(jìn)行判定，以確認(rèn)其是否進(jìn)行變異；②隨著選擇變異的個體進(jìn)行變異。

1.4 物流信息協(xié)同管理的優(yōu)化

通過物流信息的協(xié)同管理，可促進(jìn)配送成本的下降，并可快速響應(yīng)和提升綜合效益。因此，本研究將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于傳統(tǒng)的物流信息協(xié)調(diào)管理的優(yōu)化。

通過區(qū)塊鏈技術(shù)設(shè)計(jì)和改進(jìn)訂單處理流程，可有效解決物流供應(yīng)鏈中的效率過低、成本過高，以及誤差過大等突出問題。從根本上看，提升物流供應(yīng)鏈的協(xié)同處理能力就是提升其綜合效益。

物流信息協(xié)同管理優(yōu)化流程執(zhí)行步驟如下。

①經(jīng)銷商采購部工作者要制定出一些比較完善的需求訂單，并將其共享到基于區(qū)塊鏈的供應(yīng)鏈信息協(xié)同系統(tǒng)中。

②對于制造商而言，其配置的智能合約1，在收取到客戶訂單信息的前提下，會實(shí)現(xiàn)合約內(nèi)容的觸發(fā)，自動轉(zhuǎn)入至合同執(zhí)行階段。基于合約1給出的機(jī)制與方式，會針對訂單全部數(shù)據(jù)作出遍歷，判斷其數(shù)據(jù)是否達(dá)到了充分條件。若訂單數(shù)據(jù)不充分，則需返回，由經(jīng)銷商需作出調(diào)整。滿足標(biāo)準(zhǔn)的訂單則會添加到供應(yīng)鏈系統(tǒng)中。

③訂單通過智能合約1后，經(jīng)銷商對應(yīng)的智能合約2將自動執(zhí)行。通過系統(tǒng)界定具體的時間戳，得到客戶信息，并給予比對。這個過程主要關(guān)注的是數(shù)據(jù)是否存在更改。若數(shù)據(jù)更改過，則需發(fā)經(jīng)銷商再次處理。

④經(jīng)智能合約2處理的訂單，會轉(zhuǎn)入到智能合約3中進(jìn)行處理。智能基于合約規(guī)范與內(nèi)容，可以從系統(tǒng)中調(diào)取庫存、財(cái)務(wù)等具體數(shù)據(jù)，查看是否達(dá)到要求，并針對信用數(shù)據(jù)作出分析，判定客戶信譽(yù)狀況。若審核不通過，則同樣需要退至經(jīng)銷商處理。若審核通過，方可將訂單信息，傳入?yún)^(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫。

⑤在智能合約3內(nèi)容處理妥善的前置條件下，制造商財(cái)務(wù)部關(guān)聯(lián)的智能合約4會轉(zhuǎn)入執(zhí)行階段。這里存在著約束條件，承擔(dān)著具體的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)審核功能。符合要求的訂單將被存儲；不符合要求的訂單則需退回。

⑥智能合約4執(zhí)行完后，觸發(fā)執(zhí)行智能合約5，并自動響應(yīng)。首先，給出產(chǎn)品出貨單，并存入供應(yīng)鏈協(xié)同系統(tǒng)中。然后，制造商的倉儲部門會按照出貨單詳細(xì)規(guī)格與參數(shù)完成發(fā)貨。

橫向觀察優(yōu)化前后的物流協(xié)同狀況，可以清晰地了解到，在協(xié)同管理系統(tǒng)中引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)后，無論是在數(shù)據(jù)安全、去中心化方面還是在流程銜接等方面，優(yōu)化后的物流協(xié)調(diào)明顯超出了傳統(tǒng)方式。由此，通過物流系統(tǒng)結(jié)合物流信息，完成Stackelbe模型搭建，并關(guān)注區(qū)塊鏈為內(nèi)核的供應(yīng)鏈協(xié)同系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)作用。

1.5 Stackelbe模型構(gòu)建

銷售商可以通過應(yīng)用信息協(xié)同系統(tǒng)動態(tài)洞察市場需求，并將產(chǎn)品數(shù)量確定為q，通過系統(tǒng)進(jìn)行訂單配送，發(fā)給制造商。制造商則可以按采購訂單的規(guī)模來界定銷售商采購數(shù)量，并確定單價。單價設(shè)定為pl，產(chǎn)品單位成本則設(shè)定為c。對于銷售商而言，其銷售產(chǎn)品的單價則設(shè)定為p2。基于此，存在以下函數(shù)：

q=a-bp2+β

(1)

式中：a、b為常數(shù)。

制造商和銷售商的收益分別為：

P1=(p1-c1)q=(p1-c1)(a-bp2+β)

(2)

P2=(p2-p1)q=(p2-p1)(a-bp2+β)

(3)

式中：p1為制造商產(chǎn)品售價；q為銷售商采購產(chǎn)品數(shù)量；p2為銷售商單位產(chǎn)品售價；β為采購數(shù)量波動參數(shù)；c1為制造商單位產(chǎn)品生產(chǎn)成本；c2為制造商額外庫存成本；P1為制造商收益；P2為銷售商收益；

通過應(yīng)用逆向歸納的數(shù)學(xué)思維，可以求解出最優(yōu)參數(shù)：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1.6 物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

A物流分公司配送快遞是基于m個配送中心，并經(jīng)過n條線路來實(shí)現(xiàn)的。在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)之前，按照其到每個配送中心的實(shí)際距離、單位運(yùn)輸成本，以及各配送中心經(jīng)每個線路的實(shí)際距離、耗費(fèi)的單位成本、配送的具體業(yè)務(wù)量等數(shù)據(jù)，針對線路業(yè)務(wù)比重給予評估，從而更好把握配送中心的配送狀況、能力。

以下搭建關(guān)聯(lián)的模型。設(shè)m個配送中心到每條配送路線的成本為f(Xmn),有：

(9)

式中：cm為到達(dá)m個配送中心時在每單位量中的配送成本；dmn為從m個配送中出發(fā)經(jīng)過每條配送線路每單位量的配送成本。

假定以j條路為運(yùn)輸所選擇的路徑，在優(yōu)先權(quán)上，設(shè)定為wj；以第i個配送中心為準(zhǔn)，其運(yùn)輸路經(jīng)過j條路，實(shí)現(xiàn)的配送量具體設(shè)定為Pij。在相關(guān)要求上，給出配送效率參數(shù)cij=wijPij。則有：

(10)

優(yōu)化問題求解流程如下。

①確定決策限制條件和變量。其中：限制條件為1≤i≤m、1≤j≤m；決策變量為Pij、wj。

②建立優(yōu)化模型。優(yōu)化模型按照式(9)建立。

③界定編碼方式。選用BaseV=crthase(r，k)作為區(qū)域掃描器，用于描述染色體的解釋和表達(dá)。染色體用十進(jìn)制編碼表示。用函數(shù)crtbp創(chuàng)建一個初始群體，然后生成k個長度為r的十進(jìn)制Chrom矩陣。

④確定個體測量方法。通過式(10)可知，一般函數(shù)的值域是正數(shù)。將最大值作為優(yōu)化目標(biāo)，則個體的適應(yīng)度即為目標(biāo)函數(shù)，即：

F(D)=f(D)

(11)

⑤設(shè)計(jì)遺傳算子。選擇算子用于選擇某些良好的個體，并使這些良好的個體在下一代群體中被繼承。一般比例算子就是選擇算子。個體被選擇同時被下一代繼承的概率和適應(yīng)度成正比的就被稱為比例選擇算子。設(shè)x為群體、y為個體、Wj為個體適應(yīng)度、pjs為某個體被選上的概率，則：

(12)

由式(12)可知，某個體被選上的概率隨著個體在群體中適應(yīng)程度的增大而升高、減小而降低。

⑥明確遺傳算法的相關(guān)變量。M為群體大小，指個體在種群中的數(shù)量；T為終止循環(huán)次數(shù)；G為代溝。

2 物流供應(yīng)鏈優(yōu)化結(jié)果分析

2.1 區(qū)塊鏈技術(shù)對物流供應(yīng)鏈的優(yōu)化

本文采用Stackelbe模型，分析論證基于區(qū)塊鏈供應(yīng)鏈物流信息協(xié)同系統(tǒng)的優(yōu)化效果。首先，選擇A公司為制造商、B公司為銷售商。以2020年數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，查看當(dāng)年第三、第四季度B面向A訂購的產(chǎn)品E具體參數(shù)。A制造商在第三季度的單位生產(chǎn)成本、單位庫存成本、銷售均價分別增長了21.1元、1.2元、28元。實(shí)際的第三季度的單位生產(chǎn)成本、單位庫存成本、銷售均價的平均值分別為1 273.4元、85.8元、1 624.7元。A制造商在第四季度的單位生產(chǎn)成本、銷售均價分別降低了121.9元、255.6元，單位庫存成本增加了1.7元。實(shí)際第四季度的單位生產(chǎn)成本、單位庫存成本、銷售均價的平均值分別為1 293.9元、81.0元、1 650.97元。B經(jīng)銷商在第三季度共訂閱了18 500臺產(chǎn)品，平均銷售價格為2 165.2元，銷售均價上漲了45.8元。B經(jīng)銷商在第四季度共訂閱了17 800臺產(chǎn)品，平均銷售價格為2 208.7元，銷售均價下降了234.3元。根據(jù)以上數(shù)據(jù)，可以求解出是制造商與經(jīng)銷商最佳售價，給出最佳訂貨量參數(shù)，繼而把握在這種供應(yīng)鏈彼此作用的條件下的總收益。

已知優(yōu)化前物流供應(yīng)鏈信息協(xié)同系統(tǒng)的效益為3 101 161.74元。根據(jù)式(1)，可以獲取a、b參數(shù)的具體結(jié)果，a=27 500、b=9.8。在此假設(shè)波動的區(qū)間β的取值為200，根據(jù)式(8)，求得引入?yún)^(qū)塊鏈開展優(yōu)化之后的效益結(jié)果，具體表現(xiàn)為3 926 893.76元。橫向?qū)Ρ任磧?yōu)化之前的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)整體效益大幅增長，增長幅度達(dá)到了26.63%。基于實(shí)際數(shù)據(jù)來判定，在供應(yīng)鏈協(xié)同管理中，引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)的效益是顯著的。

2.2 遺傳算法對物流供應(yīng)鏈優(yōu)化

設(shè)A物流分公司的配送中心有5個，配送路徑有30條。首先，測量了每個配送中心在達(dá)到每條配送路徑終端的坐標(biāo)，具體可以參考表1。在遺傳算法進(jìn)行計(jì)算的時候，將個體數(shù)量(x)設(shè)定為90、最大循環(huán)數(shù)量(T)設(shè)定為300、染色體維度設(shè)定為30、代溝變量G設(shè)定為0.9，且設(shè)定最適應(yīng)的個體一直都是會傳遞給后代的。利用遺傳算法確定中間變量、追蹤遺傳算法的性能，就能夠得到最優(yōu)質(zhì)的結(jié)果和所需要的目標(biāo)函數(shù)值。多次循環(huán)后，可獲得最佳方案。

表1 每個配送中心到各銷點(diǎn)的坐標(biāo)值

通過計(jì)算配送中心到各銷點(diǎn)的距離，可評估各銷點(diǎn)的配送能力和需求程度。通過500次的遺傳循環(huán)后，物流優(yōu)化方案如圖3所示。

圖3 物流優(yōu)化方案

由上述分析可知，遺傳算法能夠快速獲得物流網(wǎng)絡(luò)最佳方案。這可為企業(yè)管理者提供一些新的理論決策依據(jù)，以改善企業(yè)的工作效率、降低運(yùn)輸成本、提升服務(wù)質(zhì)量。

3 結(jié)論

本文通過對物聯(lián)網(wǎng)背景下基于區(qū)塊鏈和遺傳算法的物流供應(yīng)鏈進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步采用遺傳算法對物流信息協(xié)同管理系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行構(gòu)建與性能提升。通過Stackelbe模型分析論證基于區(qū)塊鏈供應(yīng)鏈物流信息協(xié)同系統(tǒng)的優(yōu)化效果，從中得出區(qū)塊鏈對物流信息協(xié)調(diào)管理的優(yōu)化可以提升物流供應(yīng)鏈整體效益。對其基于物流供應(yīng)鏈的配送網(wǎng)絡(luò)實(shí)施了改進(jìn)，建立了基本的優(yōu)化模型，遵循配送效率最大化這一原則，引入一定的遺傳算法來提取最佳策略。通過改進(jìn)這些供應(yīng)鏈物流網(wǎng)絡(luò)，采用A企業(yè)作為研究對象。研究結(jié)果表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)降低了運(yùn)輸成本，提升了工作效率，促進(jìn)了A企業(yè)管理水平和經(jīng)濟(jì)效益的提升，全面提高了企業(yè)的綜合實(shí)力。

但本研究也存在不足，物流供應(yīng)鏈中使用區(qū)塊鏈技術(shù)最大的困難，在于如何讓企業(yè)對去中心化的平臺產(chǎn)生信任并接受。這就要求實(shí)現(xiàn)信息資源共享和協(xié)作。而遺傳算法目前還沒有辦法解決算法中的局部最優(yōu)問題以及收斂速度慢的缺點(diǎn)。所以后續(xù)研究將持續(xù)關(guān)注區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展和遺傳算法的改進(jìn)，從而將以上不足之處作為研究重點(diǎn)，開展更為深入的分析，全面挖掘區(qū)塊鏈技術(shù)和遺傳算法在物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域中的價值。