朱宏琳，任 南，王念新

(江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212100)

0 引言

云制造是一種集成云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬化、面向服務(wù)技術(shù)和人工智能等先進(jìn)技術(shù)，利用網(wǎng)絡(luò)和云制造服務(wù)平臺將制造資源和制造能力轉(zhuǎn)化為制造云服務(wù)，并對云服務(wù)進(jìn)行集中管理和運(yùn)行，為用戶提供各類按需制造服務(wù)的一種網(wǎng)絡(luò)化制造新模式?；谠浦圃斓钠髽I(yè)合作服務(wù)平臺不只限于傳統(tǒng)的生產(chǎn)領(lǐng)域，其涵蓋了產(chǎn)品生命周期的所有階段，如產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、裝配、測試、物流等[3]。資源提供者將閑置的制造資源和制造能力通過智能感知并虛擬化接入云制造平臺，經(jīng)過服務(wù)化后以服務(wù)的形式發(fā)布到云制造平臺[4]，形成共享服務(wù)池，企業(yè)間通過云平臺進(jìn)行制造資源和能力的供需匹配交易與協(xié)作，不僅提高了資源的利用率，還促進(jìn)了傳統(tǒng)制造企業(yè)向服務(wù)型制造企業(yè)轉(zhuǎn)型。

企業(yè)之間進(jìn)行供需匹配并達(dá)成合作共識的關(guān)鍵是企業(yè)對合作對象有充分的了解并能夠給予信任。為了保障交易可信，在整個交易過程中需要輔助事務(wù)操作來確保交易對象的服務(wù)信譽(yù)和可靠性[5]。目前，針對構(gòu)建云制造供需匹配平臺信任機(jī)制的方法主要集中于構(gòu)建信用評估模型對企業(yè)用戶進(jìn)行信用評估[6-7]。LI等[7]提出面向機(jī)械制造領(lǐng)域的云制造服務(wù)平臺信任評估模型，該模型由七元組和6個評價(jià)指標(biāo)組成，采用層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)計(jì)算權(quán)重，而且分別采用離散方法和云聚焦評價(jià)方法設(shè)計(jì)了直接信任服務(wù)和推薦信任服務(wù)的量化算法；YAN等[8]在已有的直接和間接(推薦)信任評估模型的基礎(chǔ)上，引入第三方信任評估模型和時間衰減因子，并利用直覺模糊集(Intuitionistic Fuzzy Sets，IFS)對模糊指標(biāo)進(jìn)行量化；劉元兵等將云制造環(huán)境中與信任相關(guān)的屬性進(jìn)行分層，引入第三方專家組的信任評估，將主觀信任和客觀信任融入信任評估過程，通過引入動態(tài)層次模糊系統(tǒng)，來避免單一模糊系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難問題以及傳統(tǒng)層次模糊系統(tǒng)依賴專家配置規(guī)則的問題。然而，這類方法存在如下問題：

(1)信任度低 交易主體之間信息不透明，普遍以企業(yè)提供給平臺的數(shù)據(jù)和企業(yè)的交易行為為基礎(chǔ)，通過平臺的設(shè)定算法對企業(yè)用戶的信用值進(jìn)行評估，難以保證匹配對象信息的真實(shí)性，以及平臺信用評估和交易過程中的公平性。

(2)交易監(jiān)管核算流程復(fù)雜 云制造平臺自動化程度低，部分環(huán)節(jié)需要人工監(jiān)管，當(dāng)出現(xiàn)交易糾紛時，平臺需要花費(fèi)人力物力進(jìn)行溯源舉證并處理糾紛，導(dǎo)致成本運(yùn)行較高且信息處理效率較低。

(3)用戶隱私威脅 企業(yè)用戶在進(jìn)行匹配時需要提供部分企業(yè)信息，存在泄露核心數(shù)據(jù)和商業(yè)機(jī)密的風(fēng)險(xiǎn)。近年來，少數(shù)學(xué)者將區(qū)塊鏈技術(shù)引入云制造模式，但主要用于實(shí)現(xiàn)云制造交易信息記錄與查詢的驗(yàn)真機(jī)制。王強(qiáng)等[12]進(jìn)一步探索區(qū)塊鏈在云制造中的應(yīng)用，將區(qū)塊鏈技術(shù)與動態(tài)服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service，QoS)評估方法結(jié)合，引用區(qū)塊鏈的存儲數(shù)據(jù)進(jìn)行QoS評估來實(shí)現(xiàn)制造服務(wù)的可信交易。然而，目前所研究的云制造交易系統(tǒng)均從技術(shù)角度探索區(qū)塊鏈與云制造系統(tǒng)的結(jié)合，如何從管理的角度，在考慮區(qū)塊鏈特性的基礎(chǔ)上制定相應(yīng)的智能合約來降低由用戶之間信息匱乏、信息不對稱和信息失真帶來的交易風(fēng)險(xiǎn)，確保云制造平臺實(shí)現(xiàn)可信交易，仍然缺乏研究。

有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，作為一種分布式數(shù)據(jù)庫，區(qū)塊鏈具有去中心化、不可篡改、可追溯、多方共同維護(hù)的特點(diǎn)，云制造服務(wù)平臺為供應(yīng)鏈交易上的重要環(huán)節(jié)，區(qū)塊鏈的高效、安全、可信的特性與其需求高度吻合。將區(qū)塊鏈技術(shù)與云制造服務(wù)供需匹配交易平臺結(jié)合，旨在解決云制造服務(wù)平臺中供需匹配交易協(xié)議信息追溯、交易信用保障、保護(hù)企業(yè)用戶隱私數(shù)據(jù)等問題。智能合約為區(qū)塊鏈的核心技術(shù)，是一種通過設(shè)定預(yù)置觸發(fā)條件和響應(yīng)規(guī)則來自動執(zhí)行合約的計(jì)算機(jī)程序，除了將相關(guān)數(shù)據(jù)存儲在不可修改的區(qū)塊鏈中并更新世界狀態(tài)中的數(shù)據(jù)，還可以觸發(fā)其他相關(guān)的智能合約執(zhí)行相關(guān)的業(yè)務(wù)邏輯。將智能合約引入云平臺交易流程，對交易平臺的信用機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)，一方面可以為企業(yè)用戶提供可信的交易環(huán)境，保障不同交易模式下的云制造供需匹配交易安全與用戶利益；另一方面，區(qū)塊鏈在平臺中的應(yīng)用避免了第三方中介機(jī)構(gòu)，能夠確保交易可信，在節(jié)約交易成本的同時提高供應(yīng)鏈上的響應(yīng)效率。本文對區(qū)塊鏈在云制造服務(wù)平臺的應(yīng)用展開初步研究，以Hyperledger Fabric的運(yùn)作規(guī)則作為平臺區(qū)塊鏈部分構(gòu)建的理論支撐，分析區(qū)塊鏈下云制造服務(wù)平臺交易模式的變化，并運(yùn)用演化博弈模型對供需雙方是否執(zhí)行合約的行為進(jìn)行分析，在區(qū)塊鏈技術(shù)下探討云制造服務(wù)平臺如何制定相應(yīng)的智能合約來保障合約的履行，從而提升平臺交易的可靠性。

1 基于區(qū)塊鏈的云制造服務(wù)供需匹配平臺交易模式

1.1 平臺系統(tǒng)架構(gòu)

根據(jù)不同的應(yīng)用場景和問題將區(qū)塊鏈分為公有鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈。公有鏈允許任何節(jié)點(diǎn)維護(hù)賬本；私有鏈不對外部用戶開放，通常用單一節(jié)點(diǎn)維護(hù)；對于聯(lián)盟鏈，參與節(jié)點(diǎn)需要經(jīng)過許可才可以加入，其比私有鏈更適合多企業(yè)之間的交易合作。本文在云制造平臺基礎(chǔ)架構(gòu)上引入企業(yè)級區(qū)塊鏈Hyperledger Fabric，旨在為供需匹配雙方能夠在安全、真實(shí)、可信的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)制造服務(wù)供需匹配的一系列操作流程提供技術(shù)支持，并提高平臺業(yè)務(wù)處理的自動化程度。所構(gòu)建的平臺系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

(1)用戶層 該層為不同類型用戶在云制造供需匹配平臺上的身份映射，不同身份在平臺上使用的功能和擁有的權(quán)力不同，分為制造服務(wù)需求方、制造服務(wù)提供方和平臺運(yùn)營方。

(2)應(yīng)用層 該層是不同身份的用戶層使用者所對應(yīng)的系統(tǒng)應(yīng)用，不同視角的用戶通過云制造供需匹配平臺的各類終端界面，使用平臺的各項(xiàng)應(yīng)用功能來滿足各自的需求并執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)，其中制造服務(wù)需求方和提供方的應(yīng)用包括選擇交易模式、發(fā)布任務(wù)需求、發(fā)布服務(wù)、簽訂合約、檢索服務(wù)、查詢訂單等，平臺運(yùn)營方的應(yīng)用包括服務(wù)資源管理、合約管理、交易管理、信用管理、權(quán)限管理、售后管理等。

(3)執(zhí)行模塊層 該層包括實(shí)現(xiàn)應(yīng)用層各項(xiàng)應(yīng)用功能的多個執(zhí)行模塊，這些模塊按照實(shí)現(xiàn)這些應(yīng)用功能所需要執(zhí)行的系統(tǒng)任務(wù)的主題劃分為用戶信息管理模塊(包括用戶基本信息管理、交易信息管理、智能合約管理、用戶信用信息管理、用戶信用信息管理、用戶權(quán)限管理)、交易監(jiān)管模塊(包括訂單跟蹤、交易進(jìn)度監(jiān)管、售后服務(wù)管理)、任務(wù)管理模塊(包括任務(wù)需求分解、業(yè)務(wù)流程管理、任務(wù)進(jìn)度監(jiān)管)、服務(wù)資源管理模塊(包括需求信息管理、服務(wù)資源信息管理、服務(wù)資源供需匹配)等。

(4)基礎(chǔ)支持層 該層由支持平臺運(yùn)作的相關(guān)技術(shù)和服務(wù)器組成，包括傳統(tǒng)云制造服務(wù)平臺所具備的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、平臺業(yè)務(wù)服務(wù)器、云計(jì)算技術(shù)和Hyperledger Fabric企業(yè)級區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫等?？紤]區(qū)塊鏈的存儲限制，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用于存儲用戶、服務(wù)和交易信息的原始文件和數(shù)據(jù)，可通過區(qū)塊鏈存儲的交易信息哈希值進(jìn)行哈希運(yùn)算并進(jìn)行調(diào)用。區(qū)塊鏈?zhǔn)潜Ｕ蠑?shù)據(jù)真實(shí)和交易可信的核心技術(shù)，其中Hyperledger Fabric的世界狀態(tài)用于存儲業(yè)務(wù)對象當(dāng)前狀態(tài)的事實(shí)信息，區(qū)塊鏈部分用于存儲業(yè)務(wù)對象在達(dá)到當(dāng)前狀態(tài)之前的歷史事實(shí)信息，包括所有的更改版本和更改方式。區(qū)塊通過哈希指針鏈接成鏈，每一個區(qū)塊都通過排序服務(wù)將已背書的一系列交易提案響應(yīng)按照定義的順序打包，區(qū)塊內(nèi)交易的嚴(yán)格排序使Hyperledger Fabric的賬本沒有分叉，從而保證已驗(yàn)證的交易永遠(yuǎn)不會被刪除或修改。平臺以此對用戶交易行為的歷史信息進(jìn)行追溯，這是構(gòu)建平臺信任機(jī)制的基礎(chǔ)。

(5)虛擬服務(wù)池 通過運(yùn)用資源感知技術(shù)將制造設(shè)備、制造資源、軟件資源等物理資源接入網(wǎng)絡(luò)，對物理資源進(jìn)行制造服務(wù)定義并服務(wù)化封裝為虛擬服務(wù)，最后匯聚到云平臺形成虛擬服務(wù)池，以便在供需匹配時調(diào)用合適的制造服務(wù)。

1.2 交易流程

根據(jù)所構(gòu)建的基于區(qū)塊鏈的云制造供需匹配平臺系統(tǒng)架構(gòu)，制造服務(wù)供需雙方在平臺進(jìn)行交易的流程如圖2所示，流程包括匹配交易對象階段、制定智能合約階段和執(zhí)行智能合約階段3部分。

(1)匹配交易對象階段 在該階段，制造服務(wù)供需匹配雙方先在平臺上根據(jù)需求選擇交易模式，包括協(xié)商、雙向競標(biāo)、招標(biāo)投標(biāo)、定價(jià)等。制造服務(wù)提供方在平臺上發(fā)布所提供的服務(wù)并更新服務(wù)池信息，制造服務(wù)需求方在平臺上發(fā)布需求，平臺根據(jù)需求公告分解任務(wù)，每個任務(wù)按照用戶的要求調(diào)用Hyperledger Fabric賬本中相關(guān)的企業(yè)信息和歷史服務(wù)信息進(jìn)行供需匹配，平臺根據(jù)任務(wù)信息和服務(wù)池的資源匹配到合適的供需對象群組后，發(fā)通知給群組成員，群組中的供需雙方則按所選擇的交易模式確定交易對象。

(2)制定智能合約階段 在確定每個任務(wù)的交易對象后，平臺根據(jù)制造服務(wù)供需雙方的制造安排對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行協(xié)商與協(xié)同，并給每對供需匹配交易對象制定相關(guān)合同，合同內(nèi)容包括供需雙方為完成本次交易需要履行的條約，以及雙方?jīng)]有完成條約(即違約)而應(yīng)承擔(dān)的懲罰。經(jīng)供需雙方同意，根據(jù)合同內(nèi)容生成智能合約并將智能合約所在鏈碼打包成鏈碼包，云制造服務(wù)平臺、制造服務(wù)需求方、制造服務(wù)提供方三方分別使用私鑰對該鏈碼包簽名。最后，將添加了簽名的鏈碼包安裝在指定的Peer節(jié)點(diǎn)(組織中的節(jié)點(diǎn)，默認(rèn)為記賬節(jié)點(diǎn)，部分記賬節(jié)點(diǎn)為背書節(jié)點(diǎn)、主節(jié)點(diǎn)等具有特殊職責(zé)的節(jié)點(diǎn))上并對其進(jìn)行實(shí)例化。

(3)執(zhí)行智能合約階段 鏈碼在節(jié)點(diǎn)上安裝并實(shí)例化后，即可被調(diào)用來處理交易事務(wù)。在制造服務(wù)需求方或提供方發(fā)送交易請求后，平臺將調(diào)用智能合約自動執(zhí)行其中制定的各項(xiàng)治理規(guī)則，包括合約條款和違約條款，這些規(guī)則的執(zhí)行歷史會被記錄到區(qū)塊鏈賬本上成為歷史交易，每筆交易都會根據(jù)鏈碼中的背書策略進(jìn)行簽名，符合背書策略的才會標(biāo)記為有效，但無論是否有效，交易都會被添加到區(qū)塊鏈中，世界狀態(tài)在智能合約執(zhí)行完畢后才會更新有效交易。供需雙方根據(jù)鏈碼中智能合約制定的規(guī)則對訂單執(zhí)行進(jìn)度信息查詢、收款付款、交貨驗(yàn)收、售后處理、交易評價(jià)等交易事務(wù)。除此之外，平臺的用戶信用信息管理功能會根據(jù)更新后世界狀態(tài)賬本中的信用記錄更新企業(yè)組織在匹配對象群組時的指標(biāo)得分，此類更改用戶信息的交易事務(wù)規(guī)則包含在智能合約的編譯內(nèi)容里，更改歷史也會記錄在賬本上。每次交易事務(wù)在區(qū)塊鏈上發(fā)生的具體流程如圖3所示。

Hyperledger Fabric中內(nèi)置了一個為參與網(wǎng)絡(luò)的各個實(shí)體給予證書授權(quán)的證書頒發(fā)中心(Certificate Authority, CA)。當(dāng)組織在客戶端上登記注冊后，CA會為組織節(jié)點(diǎn)授予身份證書。制造服務(wù)需求方或提供方客戶端發(fā)送交易請求后，應(yīng)用程序會生成一個交易提案并發(fā)送給指定的背書節(jié)點(diǎn)(即除了供需雙方需要互為背書外，平臺需要選擇其他信譽(yù)良好的企業(yè)共同背書并維護(hù)賬本)，每個背書節(jié)點(diǎn)對交易提案驗(yàn)證后都會調(diào)用鏈碼生成交易提案響應(yīng)并進(jìn)行背書簽名，然后再返回給應(yīng)用程序。如果不需要更新賬本，只需檢查查詢響應(yīng)，一般不會將交易發(fā)送給排序服務(wù)，則查詢交易結(jié)束；如果需要更新賬本的交易，應(yīng)用程序則將驗(yàn)證交易提案響應(yīng)的背書簽名并檢查提案響應(yīng)，再將交易提交給排序服務(wù)節(jié)點(diǎn)。排序節(jié)點(diǎn)將接收到的交易按照定義的順序打包成區(qū)塊，再將這些區(qū)塊分發(fā)給不同組織的主節(jié)點(diǎn)，對區(qū)塊的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，無論交易是否有效，都會被添加到區(qū)塊鏈歷史中，但是僅有效的交易才會更新世界狀態(tài)。最后，系統(tǒng)會向客戶端通知本次交易已經(jīng)添加在區(qū)塊鏈上以及本次交易是否有效。

每一次交易結(jié)束后，平臺的用戶信用信息管理功能會根據(jù)更新后的世界狀態(tài)賬本中的信用記錄更新企業(yè)組織在匹配群組對象時的指標(biāo)得分。

2 基于區(qū)塊鏈云制造供需匹配平臺的執(zhí)行合約博弈分析

云制造服務(wù)供需匹配平臺中存在大量的企業(yè)組織，各個企業(yè)組織在供應(yīng)鏈上的不同環(huán)節(jié)扮演不同的角色，因此企業(yè)組織在不同供需匹配交易中扮演需求方還是提供方的角色并不固定。在區(qū)塊鏈技術(shù)的支持下，執(zhí)行合同的階段由智能合約自動執(zhí)行，每一次交易都需要指定的背書節(jié)點(diǎn)對該筆交易進(jìn)行簽名背書，并記載在不可更改的交易歷史賬本上，生成企業(yè)組織各自的信用記錄，這些信用記錄就成為平臺在匹配對象群組時的重要指標(biāo)，并在下一次匹配對象群組時產(chǎn)生影響。本章針對供需雙方在執(zhí)行智能合約時是否履約的行為決策構(gòu)建博弈模型，分析平臺架構(gòu)是否可以達(dá)到約束企業(yè)組織執(zhí)行合約行為的目的，從而論證應(yīng)當(dāng)如何制定能夠促進(jìn)供需雙方履約的智能合約。

2.1 模型假設(shè)與構(gòu)建

模型涉及的參數(shù)及其含義如表1所示。

表1 參數(shù)含義

假設(shè)1博弈主體制造服務(wù)需求方和制造服務(wù)提供方均為平臺在匹配對象群組階段，根據(jù)供需雙方提供的交易對象的篩選要求、自身的歷史交易數(shù)據(jù)和信用記錄篩選后產(chǎn)生，傳遞虛假信息的可能性較低，因此假設(shè)在執(zhí)行智能合約階段共享的信息均為真信息，供需雙方Ri水平相當(dāng)，且M>|ε(Ra-Rb)|。 本文將需求方節(jié)點(diǎn)設(shè)為a，提供方節(jié)點(diǎn)設(shè)為b，二者均為有限理性博弈群體，各節(jié)點(diǎn)都會采取自身效益最大化的策略。除供需雙方外，平臺還會選擇其他信譽(yù)良好的企業(yè)共同背書并維護(hù)賬本。

假設(shè)2博弈時需求方和提供方的策略集均為{履約，違約}，“履約”和“違約”策略指博弈主體是否按照合同(非智能合約)內(nèi)容完成了交易。需求方節(jié)點(diǎn)a的履約概率為x，違約概率為1-x；提供方節(jié)點(diǎn)b的履約概率為y，違約概率為1-y，其中0≤x≤1，0≤y≤1。本次博弈主體的交易行為會對下次交易的Ri產(chǎn)生影響。

假設(shè)3所生成的智能合約中編譯了所有節(jié)點(diǎn)權(quán)益分發(fā)和懲罰事宜的執(zhí)行規(guī)則與觸發(fā)條件。其中權(quán)益分發(fā)規(guī)則為：每個維護(hù)賬本的節(jié)點(diǎn)都會獲得平臺賦予的初始獎勵S/N，a和b在對方違約時會獲得對方的保證金，其他節(jié)點(diǎn)除了系統(tǒng)賦予初始獎勵S/N外，沒有其他獎勵，由此避免平臺為惡意獲取保證金而對交易進(jìn)行錯誤判定。懲罰事宜規(guī)則為：當(dāng)博弈主體a或b沒有完成合同內(nèi)容或者完成的內(nèi)容未達(dá)合同要求時，除a或b外的N-1個節(jié)點(diǎn)會對a的違約行為進(jìn)行簽名背書；當(dāng)博弈主體a和b均違約時，除a和b外的N-2個節(jié)點(diǎn)會對a和b外的違約行為進(jìn)行簽名背書。當(dāng)智能合約接收到指定的背書個數(shù)后會觸發(fā)懲罰機(jī)制，平臺會扣除a或b的保證金并按規(guī)則確定保證金的歸屬，賬本也會記錄相應(yīng)的交易行為。

假設(shè)4因?yàn)楣┬杞灰走^程本身即為企業(yè)之間的買賣合作，所以只考慮企業(yè)組織在執(zhí)行智能合約和維護(hù)區(qū)塊鏈賬本過程中處理信息時為企業(yè)帶來的收益與虧損，而不對企業(yè)的現(xiàn)金流進(jìn)行比較。

制造服務(wù)需求方節(jié)點(diǎn)a和提供方節(jié)點(diǎn)b的博弈收益矩陣如表2所示。

表2 制造服務(wù)需求方和提供方組織節(jié)點(diǎn)博弈收益矩陣

2.2 模型分析

2.2.1 以制造服務(wù)需求方為研究對象

需求方a選擇履約的期望收益

(1)

需求方a選擇違約的期望收益

(2)

因此，需求方a的平均期望收益為

(3)

則需求方a選擇履約的復(fù)制動態(tài)方程為

=x(1-x)(Ua1-Ua2)

=x(1-x)(2θ+2M-εRa-My)。

(4)

式中F(x)表示需求方a選擇履約策略的概率隨時間的變化率。

2.2.2 以制造服務(wù)提供方為研究對象

提供方b選擇履約的期望收益

(5)

提供方b選擇違約的期望收益

(6)

提供方b的平均期望收益

(7)

提供方b選擇履約的復(fù)制動態(tài)方程為

=y(1-y)(Ub1-Ub2)

=y(1-y)(2θ+2M-εRb-Mx)。

(8)

式中F(y)表示提供方b選擇履約策略的概率隨時間的變化率。

2.2.3 演化穩(wěn)定策略

根據(jù)上述復(fù)制動態(tài)方程構(gòu)建相應(yīng)的雅可比矩陣

根據(jù)演化穩(wěn)定策略(Evolutionary Stable Strategy，ESS)的條件DetJ>0，trJ<0分析系統(tǒng)中各均衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性，表3所示為雅可比矩陣在各均衡點(diǎn)下的行列式和跡。

令多項(xiàng)式2θ+2M-εRa為①，多項(xiàng)式2θ+2M-εRb為②，多項(xiàng)式2θ+M-εRa為③，多項(xiàng)式2θ+M-εRb為④。多項(xiàng)式①表示當(dāng)a選擇履約b選擇違約時，a的信譽(yù)收益、信息收益、履約保證金獎勵和風(fēng)險(xiǎn)成本之差；②表示當(dāng)b選擇履約a選擇違約時，b的信譽(yù)收益、信息收益、履約保證金獎勵和風(fēng)險(xiǎn)成本之差；③表示當(dāng)a選擇履約b選擇違約時，a選擇不改變策略與改變策略的凈收益之差；④表示當(dāng)b選擇履約a選擇違約時，b選擇不改變策略與改變策略的凈收益之差。

表3 系統(tǒng)均衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性

根據(jù)構(gòu)建的博弈模型，綜合考慮Ra和Rb的大小、多項(xiàng)式①～④的大小和正負(fù)，在執(zhí)行合約演化博弈時均衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性可以分為以下幾種情形：

(1)當(dāng)Ra>Rb，①<②<0且0<ε(Ra-Rb)

表4 情形(1)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(2)當(dāng)Ra>Rb，0<①<②，0<③<④且0<ε(Ra-Rb)

表5 情形(2)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(3)當(dāng)Ra>Rb，0<①<②，③<④<0且0<ε(Ra-Rb)

表6 情形(3)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(4)當(dāng)Ra>Rb，0<①<②，③<0<④且0<ε(Ra-Rb)

表7 情形(4)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(5)當(dāng)Ra>Rb，①<0<②，③<④<0，且0<ε(Ra-Rb)

表8 情形(5)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(6)當(dāng)Ra>Rb，①<0<②，③<0<④時，會出現(xiàn)M值過小或者Ra和Rb差距過大，與假設(shè)不符，不予考慮。

(7)當(dāng)Ra

表9 情形(7)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(8)當(dāng)Ra

表10 情形(8)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(9)當(dāng)Ra

表11 情形(9)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(10)當(dāng)Ra

表12 情形(10)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(11)當(dāng)Ra

表13 情形(11)下的系統(tǒng)局部穩(wěn)定性

(12)當(dāng)Ra

在以上考慮的10種情形中，情形(1)和情形(7)的①<0，②<0，③<0，④<0，演化穩(wěn)定點(diǎn)均在(0,0)，故無論需求方a和提供方b的Ri大小如何，均選擇違約是對自身最有利的策略。情形(2)和情形(8)的①>0，②>0，③>0，④>0，演化穩(wěn)定點(diǎn)在(1,1)，無論需求方a和提供方b的Ri大小如何，均選擇履約是對自身最有利的策略。

情形(4)和情形(5)的演化穩(wěn)定點(diǎn)為(0,1)，這兩種情況中Ra>Rb。情形(4)中，0<①<②，③<0<④，可見在不考慮需求方a的選擇下，提供方b選擇履約的凈收益大于違約。情形(5)中，①<0<②，③<④<0，無論提供方b選擇何種策略，需求方a選擇履約的凈收益均小于違約；需求方a無論選擇何種策略，提供方b選擇履約的凈收益均小于違約。情形(4)和情形(5)的②>0，可以得出b選擇履約a選擇違約時，b從信息中獲得的信譽(yù)收益、信息收益、履約保證金獎勵大于風(fēng)險(xiǎn)成本。

情形(10)和情形(11)的演化穩(wěn)定點(diǎn)為(1,0)，這兩種情況中Ra0，可以得出a選擇履約b選擇違約時，a從信息中獲得的信譽(yù)收益、信息收益、履約保證金獎勵大于風(fēng)險(xiǎn)成本。

情形(4)、情形(5)、情形(10)和情形(11)4種情形中，演化結(jié)果趨向于Ri小的一方選擇履約、Ri大的一方選擇違約。

情形(3)和情形(9)的演化穩(wěn)定點(diǎn)為(0,1)和(1,0)，這兩種情形中0<①，0<②，③<0，④<0，演化結(jié)果為若一方選擇履約，則另一方一定選擇違約。當(dāng)初始點(diǎn)在四邊形ACDE內(nèi)時，演化結(jié)果為需求方a選擇違約，提供方b選擇履約；當(dāng)初始點(diǎn)在在四邊形ABDE內(nèi)時，演化結(jié)果為需求方a選擇履約，提供方b選擇違約。

3 仿真分析

根據(jù)上述演化博弈模型，本文采用MATLAB軟件進(jìn)一步對不同情形下的演化博弈路徑進(jìn)行仿真分析。由所構(gòu)復(fù)制動態(tài)方程可知，基于區(qū)塊鏈云制造平臺的供需雙方執(zhí)行合約演化博弈路徑的影響變量有交易質(zhì)量Ri、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)ε、信譽(yù)反饋金額θ、保證金M。本文所有仿真的參數(shù)值主要根據(jù)各因素變化對區(qū)塊鏈系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)行動選擇的敏感性而設(shè)定，并不代表現(xiàn)實(shí)區(qū)塊鏈系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)企業(yè)處理信息帶來的收益值，現(xiàn)實(shí)中需要通過具體情況具體分析來賦值[16]。

假設(shè)模型仿真的參數(shù)初始值為θ=1，M=3，ε=1，由于需求方a和提供方b為匹配后的組對，假定初始點(diǎn)x和y的值差不超過0.1，取值為[0.1,0.2]，[0.4,0.3]，[0.5,0.5]，[0.6,0.7]，[0.9,0.8]5個點(diǎn)，模擬[x,y]在[0,1]平面中的演化路徑。

首先對上述10種情形進(jìn)行驗(yàn)證，Ra>Rb時博弈演化路徑的仿真結(jié)果如圖14所示，Ra

由圖可知，只有在情形(2)和情形(8)下博弈路徑向均衡點(diǎn)[1,1]演化，因此進(jìn)一步以情形(2)為例對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，探究不同參數(shù)對演化結(jié)果的影響。

情形(2)改變參數(shù)后的演化路徑分別如圖16～圖19所示，每次均為在初始參數(shù)的基礎(chǔ)上只改變一個參數(shù)。由圖可知，當(dāng)M和θ增大時，a和b向均衡點(diǎn)[1,1]收斂的速度加快；當(dāng)ε在取值范圍內(nèi)增大時，a和b向均衡點(diǎn)[1,1]收斂的速度降低。另外，改變每種參數(shù)對a速率的影響明顯大于b，由此可知，Ri值越大，受參數(shù)影響的程度越大。

4 結(jié)束語

本文將區(qū)塊鏈技術(shù)與云制造平臺架構(gòu)相結(jié)合，搭建了基于區(qū)塊鏈的云制造服務(wù)供需匹配平臺，探討了平臺的結(jié)構(gòu)、交易模式，以及需求方、提供方、平臺三方進(jìn)行一次交易時所需要的流程。進(jìn)一步針對基于區(qū)塊鏈的云制造服務(wù)平臺交易模式特性，運(yùn)用演化博弈方法對供需雙方是否執(zhí)行合約的行為進(jìn)行分析，構(gòu)建了演化博弈模型并采用MATLAB對模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證，針對收斂于均衡點(diǎn)[1,1]的情形分析參數(shù)對收斂速度的影響，通過仿真結(jié)果得出以下結(jié)論：

(1)只有在情形(2)和情形(8)下，供需雙方才會同時向履約策略演化，即無論供需雙方的歷史交易質(zhì)量Ri大小如何，只要當(dāng)雙方的信譽(yù)收益、信息收益、履約保證金獎勵和風(fēng)險(xiǎn)成本之差均大于0，且選擇履約時不改變策略與改變策略的凈收益之差大于0，雙方執(zhí)行合約的策略都會向履約演化。

(2)在供需雙方選擇合約策略的過程中，保證金M和信譽(yù)反饋金額θ對選擇履約策略有正向作用，M和θ值越大，供需雙方選擇履約策略的速度越快；風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)ε對選擇履約策略有負(fù)向作用，ε越大，供需雙方選擇履約策略的速度越慢。另外，歷史交易質(zhì)量Ri越高，演化速度受其他參數(shù)的影響越大。

根據(jù)上述研究結(jié)論，結(jié)合智能合約的特征，可以從供需交易智能合約和平臺運(yùn)作智能合約兩個角度，為制定促進(jìn)供需雙方履約的智能合約提供參考：

(1)從供需交易智能合約的角度

1)供需雙方制定智能合約時要充分考慮供需雙方的歷史交易質(zhì)量，設(shè)置符合雙方水平的保證金和信譽(yù)反饋金額，確保節(jié)點(diǎn)履約帶來的信譽(yù)收益和信息收益大于風(fēng)險(xiǎn)成本與違約成本，盡可能提高供需雙方履約的積極性。

2)供需交易智能合約需要考慮執(zhí)行合約時每個階段對用戶信譽(yù)反饋金額、保證金的影響，例如服務(wù)執(zhí)行時是否按期、按質(zhì)、按量、按照合約規(guī)則完成合約內(nèi)容中的制造服務(wù)，賬款轉(zhuǎn)移時是否按期完成訂金、尾款、票據(jù)等合約規(guī)則內(nèi)與賬款相關(guān)的行為，是否進(jìn)行交易評價(jià)、服務(wù)評價(jià)，是否按合同規(guī)則處理制造服務(wù)的售后問題等。

3)傳統(tǒng)文字合約執(zhí)行時，用戶采用不同的執(zhí)行決策會帶來不同的結(jié)果，因此智能合約作為一種通過算法與代碼將傳統(tǒng)文字合約轉(zhuǎn)化而來的數(shù)字合約，需要在編寫程序時充分考慮文字合約在實(shí)際運(yùn)作時可能發(fā)生的多種情況，每種情況下的業(yè)務(wù)邏輯應(yīng)當(dāng)如何運(yùn)作、計(jì)算機(jī)程序應(yīng)當(dāng)如何響應(yīng)、其他哪些智能合約會被觸發(fā)，以及對用戶的信譽(yù)、收益、保證金產(chǎn)生什么樣的影響。

(2)從平臺運(yùn)作智能合約的角度

1)平臺需要注意交易行為的反饋，充分運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)不可篡改與可追溯的特征，設(shè)定具有約束性的違約規(guī)則，使違約用戶的違約記錄在后續(xù)產(chǎn)生約束力，例如交易金額受限、平臺使用權(quán)限受限等。

2)平臺需要對供需雙方中歷史交易質(zhì)量較低的一方加強(qiáng)監(jiān)管，例如平臺在執(zhí)行智能合約階段對供需雙方進(jìn)行監(jiān)管時，對歷史交易質(zhì)量較低的一方額外增添除供需交易智能合約外的違約條款，使其在受到與交易對象簽訂的交易智能合約約束的同時，額外受到平臺運(yùn)作方面智能合約的約束，從而降低歷史交易質(zhì)量較高方的交易風(fēng)險(xiǎn)。

3)平臺需要做好在服務(wù)匹配階段的信息篩選和需求匹配，在確保匹配的交易對象供求相符的同時保證歷史交易質(zhì)量相匹配，例如通過智能合約設(shè)定信用評估程序并調(diào)用區(qū)塊鏈中的歷史交易信息對用戶的歷史交易質(zhì)量進(jìn)行評估，在匹配交易對象階段限制用戶可以選擇的匹配對象范圍，使交易雙方的交易質(zhì)量水準(zhǔn)相當(dāng)，在此設(shè)定下，想要匹配到歷史交易質(zhì)量的交易對象，用戶必須先提升自身的交易質(zhì)量，從而激勵用戶提高自身的交易信用。