区块链与马群算法协同优化的多阶段供应链安全框架研究

为解决供应链安全中的实时威胁检测、动态优化和透明追溯问题，研究人员提出了一种集成区块链技术与马群算法（HHA）的创新框架。该研究通过分布式账本确保数据不可篡改性，并利用HHA动态优化安全协议，实现供应链全阶段风险降低19.7%、成本节约23.4%。其多目标优化模型为复杂供应链提供了兼具安全性与效率的解决方案，对医药、零售等行业具有重要实践价值。

　　

在全球供应链数字化浪潮中，假冒商品、数据篡改和物流中断等问题正以每年27%的速度增长。传统安全措施如物理访问控制已难以应对新型网络攻击，仅2024年全球就因供应链漏洞损失达1.3万亿美元。更棘手的是，现有区块链方案虽能保证数据透明，却缺乏动态优化能力——这正是P M Joe Prathap团队在《Results in Engineering》发表突破性研究的出发点。

研究团队创造性地将马群算法（Horse Herd Algorithm, HHA）与区块链技术融合，开发出首个支持阶段自适应优化的供应链安全框架。该方案通过模拟马群社会行为，使系统能像头马引领马群那样，在采购、生产、仓储和分销四大阶段实时调整安全策略。例如当检测到异常访问时，算法会像警觉的马群般快速收敛到最优防御方案，同时智能合约自动冻结可疑交易。

关键技术包括：1）基于Hyperledger Fabric v2.4构建的联盟链，采用改良拜占庭容错机制（mPBFT）实现高效共识；2）30个虚拟代理组成的HHA种群，通过动态放牧半径（0.1-0.5区间）平衡全局探索与局部优化；3）多目标函数F(x)=w₁(Cost)+w₂(SecurityRisk)+w₃(ThroughputTime)+w₄(BlockchainLatency)，权重可根据医药（安全优先）或零售（成本优先）场景灵活配置。

4.1 仿真环境验证

在模拟1000次交易/阶段的测试中，系统展现出线性扩展能力。当节点从20增至100时，HHA处理延迟仅上升12%，远低于遗传算法（GA）的47%增幅。

4.2 横向算法对比

与粒子群优化（PSO）、深度强化学习（DQN）等相比，HHA在关键指标全面领先：填充分数提高18.6%，路线优化速度加快2.3倍，且在80%威胁强度下仍保持94%的订单满足率（图11-13）。

4.3 鲁棒性测试

引入高斯扰动后，HHA解决方案的波动幅度比蚁群算法（ACO）低63%，证明其特别适合充满不确定性的现实物流环境（图6）。

这项研究的里程碑意义在于首次实现"三位一体"优化：区块链确保数据可信，HHA提供动态决策，阶段感知模型则精准匹配各环节需求。如制造业环节侧重防伪，算法会自动加强质检节点验证；物流阶段则优化GPS追踪频率。相比传统方案，新框架使药品供应链的篡改检测速度提升14倍，同时将冷链物流成本降低31%。

正如作者指出，该框架的模块化设计支持快速适配其他领域。未来或可扩展至疫苗溯源、跨境电商等场景，其马群算法的生物启发机制也为解决"区块链不可能三角"（安全-效率-去中心化）提供了新思路。随着数字孪生技术的发展，这类仿生优化模型有望成为智能供应链的新基建。