摘要

智能合约是基于区块链共识架构的交易协议（合约规则）的数字化程序。 区块链智能合约是现代技术，在科学和实际应用中获得了极大的关注。 智能合约是区块链的核心方面，它促进了区块链作为加密货币范围之外的平台。 近年来，以智能合约为重点的区块链技术的发展取得了长足的进步。 然而，智能合约思想的研究在基于共享相同状态的去中心化网络的实施部门存在弱点。 本文基于多标准分析、挑战和动机广泛回顾了智能合约。 因此，需要在多标准研究中实施区块链，通过支持高度信任的信息交换来提高用户之间的交互效率。 在多标准分析中实施区块链对于通过支持信息交换和高置信度、检测故障、帮助用户解决性能问题、达成共识、部署分布式解决方案以及分配计划、任务和联合来提高用户之间的交互效率是必要的 任务。 具有决策性能、计划和执行能力的智能合约提高了基于效率、可持续性和管理的执行。 此外，不确定性和供应链性能提高了用户提供新解决方案以换取智能联系人问题的信心。 评估包括代码分析和性能，而开发性能可能在开发中。

关键词：区块链； 智能合约； 多中心决策管理； MADM

1 引言

由于在智能设备和人工智能 (AI) 等各个应用领域实施物联网 (IoT) 的兴趣日益浓厚，区块链技术逐渐受到欢迎。 区块链技术深入研究与落地，智慧物流管理、智慧城市、智能合约等应用新思路即将上市。 采用区块链技术的显着优势在于信息无法被擦除、修改和透明化，同时消除了第三方或中央机构的必要性 [1]。 结果，交易所需的成本和持续时间大大减少。 智能合约在利用区块链技术作为虚拟机 (VM) [2] 的计算机协议中执行。 尽管智能合约可以被金融机构和工程等多个部门使用，但实施这些应用程序仍具有挑战性。 智能合约的应用领域将决定应用的 VM 类型，例如 Ethereum 和 Corda [2]。 每个虚拟机必须有不同的编程语言和区块链网络来运行和实现实施目标。 因此，通过使用合适的 VM，可以显着提高执行智能合约的性能。

因此，智能合约具有必须首先确定的基本标准。 然而，强调的关键标准因不同的应用领域而异。 然后，多准则决策方法（MCDM），一种评估方法，被用来简化评估过程。 智能合约平台有多种技术，如比特币、以太坊、Counterparty、Stellar、Monax 和 Lisk [3]，并且优于其他平台的平台有限。 在这种情况下，由于多个标准和标准冲突，智能合约平台选择是一个复杂的多标准问题。 评估智能合约的几个标准包括隐私、安全、性能等。 随着决策选择和标准数量的增加，决策过程变得更加复杂 [4]。 对于智能合约平台的评价和选择问题，有一个统一的评价矩阵。

此外，尚未为统一评估矩阵设置偏好（标准权重）。 MCDM帮助决策者根据决策者在一组相互冲突的关键标准中强调的关键标准获得最佳解决方案[5]。 此外，通过采用 MCDM 方法，决策者可以更准确、更快速，从而提高流程的整体性能。 因此，可以加快实施项目的新想法或过渡过程。 有许多 MCDM 方法可用，例如多属性效用理论 (MAUT)、层次分析法 (AHP) 和模糊理论。然而，每种 MCDM 方法都继承了各种优点、缺点和实施部门。因此，选择合适的 MCDM 方法进行利用至关重要。

1.1 物联网 (IoT)

物联网 (IoT) 是将任何具有网络功能的设备（称为“智能设备”或“智能电器”）随时随地连接到互联网和其他连接设备的概念 [6]。手机、数字平板电脑、冰箱和家庭安全系统都是智能设备和智能电器的例子。 智能设备可以“感知”其环境、处理信息并通过网络连接与其他设备共享或交换收集到的数据。 智能设备连接到传感器或执行器，以便智能设备“感知”环境。相比之下，为了广播信息或数据，智能设备通过 Wi-Fi 连接、蓝牙连接、红外线连接或 近场通信 (NFC). 物联网中的区块链为智能城市网络的敏感信息提供可靠的服务 [7]。

因此，物联网和区块链的概念被开发并广泛应用于不同的行业和应用领域，包括金融、医疗保健、公用事业、房地产、物流、教育、政府部门、智能合约、智慧城市和加密货币 [8]， [9]、[10]。

1.2 区块链

区块链是一种点对点的公共分布式账本软件，记录交易、协议、合同和销售，同时由多数人或公众验证所有记录[11]、[12]。 区块链是一个不断增长的记录或交易列表（称为链）（称为区块），它们使用密码算法 [13]、[14] 按顺序从一个区块链接到另一个区块。 由于信息以加密方法存储，因此交易在区块链中是安全的 [15]。然后，在将交易或区块链接到区块链之前，它会通过共识机制在分布式计算系统中得到多数人的验证[16]、[17]。 此验证过程证明交易的发生并防止信息被删除、污染或修改。 因此，区块链中的信息块是不可变的。 每个经过验证的块都包含前一个块的哈希值[18]、[19]。 因此，任何引用最后一个块的新块都会创建一个链回到第一个块或根块，形成一个信息网格 [20]，如图 1 所示。这个信息网格网络显示数据的来源和目的地，使 对所有交易进行透明的认证和检查。 此外，图 1 说明了区块链技术在记录交易和协议方面的优势，在智能合约问题到数据的来源和目的地。 有几种方法可以使用块数据和块头来查找数据的来源和目的地。 在这些情况下，区块链被用于在网络平台期间转向警报、共享信息、去中心化、更新块数据和块头、共享位置。 需要共识算法和共享技术来提高区块链在交易速度、可扩展性、网络分区和故障处理方面的性能。

图 1：区块链示意图

通过区块链信息网格内的大多数验证，区块链可以在不需要受信任的第三方或中央机构的情况下运行 [21]。 多数验证是区块链的关键优势，也称为分散使用具有共享中央数据库的应用程序接口[22]。 区块链技术的最终目标是在交易中没有第三方参与的分散环境[23]。 因此，所有交易都可以以更小的成本完成，交易速度更快，环境更安全。 此外，所有历史交易都是可审计和可追溯的[24]。 此外，可以从区块链的优势创建的可靠系统中消除对信息完整性的怀疑。 该系统也适用于实现智能合约。

1.3 智能合约

智能合约是基于区块链共识架构的交易协议（合约规则）的数字化程序。 该协议部署在区块链 [25] 中，并且可以在满足协议时自行执行。 智能合约可以自动执行计算、存储信息、传输等。此外，它还可以支持多态和继承[20]。 数据授权规则、功能和流程嵌入在智能合约中。 因此，去中心化可以通过智能合约进行管理，从而显着降低成本流程。 评估和开发是智能合约的类型。评估包括代码分析和性能，而开发性能可以在开发中。 以太坊将 Solidity [26] 作为一种语言（包括代码指令和事件状态（数据），如初始、中间和最终）来实现智能合约。

此外，[27] 的作者将智能合约作为以太坊虚拟机的一部分引入。以太坊虚拟机是一个孤立的环境，智能合约之间的数据访问是有限的。交易包含智能合约代码的输出。 交易代码在以太坊虚拟机中执行。 智能合约可以执行包括数据收集、处理和采用特定解决方案在内的操作。 智能合约基于区块链； 这种安排是用编程语言模拟的。 然后，智能合约转移到区块链，当达成协议时，区块链将自动执行。 Party 无法全局阻止智能合约的执行。智能合约是放置在区块链中特定地址以执行相应流程的自动程序。 一旦特定事件发生并且交易到达智能合约，区块链分布式虚拟机就会执行程序代码。 新的一方可以通过满足特定的历史条件加入智能合约并启动自动执行[28]。

区块链技术的发展使不同领域的智能合约成为可能，它最初由 Nick Szabo 在 1990 年代提出[29]。 区块链网络充当虚拟机来执行智能合约[30]。智能合约是“执行合约条款的计算机化交易协议”[31]。 准确地说，智能合约是一种数字化的合约执行方式，两个匿名个体在区块链网络中对智能合约进行数字签名和验证。 智能合约的合约条款以计算机程序表示，当满足特定条件时自动执行。 执行后，智能合约交易在分布式区块链信息网络中存储、复制和更新[32]。 由于智能合约可以自我执行，因此可以消除交易双方之间可信中介的干预[33]。 但是，禁止在执行后修改智能合约 [34]。 使用新的编程工具，开发用于实施的智能合约可降低复杂性。 在提高业务流程效率的同时降低管理和服务成本是采用智能合约的优势[28]。

因此，财务欺诈的发生将大大减少。 确定了两种类型的智能合约：强智能合约和弱智能合约 [34]。 一份强大的、智能的合同是法庭证明的回火证明，并且撤销和修改的成本高得令人望而却步[35]。相比之下，弱智能合约则没有。 智能合约适用于实物和非实物资产，例如金融 [36]、汽车、土地和财产 [37]、加密货币应用 [38]、法律承诺 [39]、[8] 和投票系统 [40]。 智能合约可以在不同的区块链网络中运行，例如以太坊 [41]、Corda、Hyperledger Fabric、Stellar、Roostock 和光电系统 (EOS) [42]，具有不同的选择标准。

此外，区块链技术实现了异构多准则分析之间的协作模型。 此外，在分布式决策中采用区块链技术可以让运营商和维护者在智能合约上进行协作。 此外，由于其在监控方面的独特优势，区块链被广泛用于人工智能 [46]。 区块链的优势包括去中心化、不可变、确定性和数据完整性 [47]。 由于所有交易和协议都存储在区块链中，因此无需在培训和学习阶段投入时间来加入新的多标准分析协作 [48]。 然后，进一步的智能联系人可以通过从区块链下载所有先前存储的历史事件，自动与多标准分析同步。

1.4 智能合约评估

智能合约实施涉及复杂的标准选择过程，例如实施区块链网络和智能合约的关键标准。 每个区块链网络在特定应用领域都有其优势。 例如，corda 专攻数字货币应用，Hyperledger Fabric 支持可用的企业应用，而以太坊则适用于各种应用[49]。 因此，区块链网络的实现应由智能合约的性质应用决定[32]。 因此，智能合约的应用意图至关重要[50]。 此外，执行环境、支持的语言、图灵完备性、数据模型、共识算法和权限等区块链网络标准取决于所选的区块链网络[51]，如图 1 所示。

阻碍智能合约实施的关键标准是安全性、共识协议、交易速度、可扩展性、版本控制、可重入性、成本和隐私 [38]、[52]。 每个关键标准的权重将根据智能合约应用程序而变化。 例如，智能合约的安全标准对于敏感和机密信息非常重要。 相比之下，在商店内进行的交易更强调交易速度标准。 然而，在大多数智能合约中，主要关注的标准是安全性、交易速度和共识协议。安全性不仅是智能合约的重要关注点，也是整个区块链网络的重要关注点。由于区块链不可篡改的优势，区块链网络内的智能合约交易是安全的。 与基于角色的访问管理 (RBAC)、OAuth 2.0、OpenID 和 LWM2M[53]、[54] 等传统授权协议相比，区块链的去中心化认证规则和逻辑提高了智能合约的认证效率。

阻碍智能合约实施的关键标准是安全性、共识协议、交易速度、可扩展性、版本控制、可重入性、成本和隐私 [38]、[52]。 每个关键标准的权重将根据智能合约应用程序而变化。 例如，智能合约的安全标准对于敏感和机密信息非常重要。 相比之下，在商店内进行的交易更强调交易速度标准。 然而，在大多数智能合约中，主要关注的标准是安全性、交易速度和共识协议。安全性不仅是智能合约的重要关注点，也是整个区块链网络的重要关注点。由于区块链不可篡改的优势，区块链网络内的智能合约交易是安全的。 与基于角色的访问管理 (RBAC)、OAuth 2.0、OpenID 和 LWM2M[53]、[54] 等传统授权协议相比，区块链的去中心化认证规则和逻辑提高了智能合约的认证效率。

1.5 多准则分析

MCDM 方法用于根据决策者要求的准则寻找最优解。 MCDM 被定义为评估多个相互冲突的标准，同时考虑确定最有效决策所需的决策标准[63]，[64]。 多属性效用理论 (MAUT)、层次分析法 (AHP)、模糊集理论、基于案例的推理 (CBR)、数据包络分析 (DEA)、简单属性评级技术、目标规划、ELECTRE、PROMETHEE、简单加法 加权 (SAW) 和通过与理想解决方案的相似性确定偏好顺序的技术 (TOPSIS) 是确定的 11 种 MCDM 方法 [65]，[66]。 每种指定的 MCDM 方法都不能适用于所有应用程序。 例如，工程领域中合适的 MCDM 方法是 CBR、TOPSIS 和模糊理论，这是由于可用信息有限以及理想情况下的基准测试过程 [67]、[68]、[69]。 此外，MCDM基于进化设置评估标准、权重，这与传统的认知学习过程相比[70]。

然而，应用层次分析法 (AHP) 方法适用于公共政策制定部门，因为它具有可扩展性[71]。 尽管 MCDM 方法适合在特定领域使用，但它们确实继承了一些缺点，例如需要剧烈的输入、对不一致数据的敏感性等。因此，MCDM 方法的实现取决于应用领域。

1.6 动机

在多准则分析网络中，集中控制存在单点故障，而分散控制存在缺乏全局知识的问题。 因此，中心化机器人网络中的决策需要很长时间才能控制区块链智能合约在任务执行过程中以及由于响应延迟而导致用户之间的协作。 去中心化提高了智能联系人的性能并减少了执行任务所花费的时间。 此外，共享信息对于支持多用户协作交互以在环境交换、不确定条件和外部干扰下运行至关重要。 成功解决多用户交互问题，通过区块链共同执行任务和记录事件历史，可以提高多用户交互的效率。 因此，需要在多标准分析中实施区块链，通过支持高度信任的信息交换、检测故障、帮助用户检测性能问题、达成共识、部署分布式解决方案、分配计划任务和联合任务。

1.7 贡献和范围

多标准分析用于使区块链研究改进智能合约成为一个非常相关和具有战略意义的主题。 为了有效地应对多标准分析，管理同质和异构智能合约是必要的，以避免任何错误，减少响应时间，加快交易速度并尽早确定案件中的业务范围。 此外，由于越来越多的区块链以不同方式对抗智能合约，多标准分析受到全局信息、故障、控制协作等问题的影响。

该概念研究建议着重于避免网络分区和提高智能合约区块链性能的可扩展性，这可以明确和更有效地应对管理业务的多标准分析任务。 由于先前对同一主题的研究有所不同，本研究主要从各自的挑战和动机着重于区块链管理智能合约。 区块链为网络平台公开数据，实现信息共享，将用户关系数据传递给同一网络中的所有人。 我们主要专注于讨论实施、决策制定、政策和应用方面的挑战。 在此背景下，挑战集中在如何开发一个具有相应算法的去中心化账本平台，以实现对智能合约区块链具有网络分区容忍度的多标准分析，如下所示：

1.7.1 多标准分析管理和控制

我们讨论提议的区块链技术作为管理和控制智能合约的关键解决方案框架。 区块链被提议用于在不确定和不适当的环境中运行期间控制同构和异构网络。 每个区块链用户都通过智能合约与他人共享信息。 然后，可以相应地改变多准则分析行为管理，直到有效且高效地控制特定任务。 在这种情况下，区块链是去中心化的，它可以处理从能够应用于每个应用程序中产生的许多交易。 因此，它注意到多标准分析管理之间的交互可以提高智能合约的效率。

1.7.2 多准则分析的去中心化

区块链是一个去中心化的网络，其中智能联系人受到多准则分析。此外，区块链帮助智能合约处理交易并平等地存储世界状态。 在多标准分析的情况下可以有效地执行任务。 此外，通过复制智能合约并开始在区块链中共享事件，可以更轻松地将新用户加入群组。 由于区块链的去中心化特性，加入新用户和任务出现故障不会影响多准则分析去中心化的性能。 在这里，我们讨论了现实的分布式多准则分析的特点，以及如何基于当前的状态开发考虑一致性的共识算法。 此外，我们讨论了具有动态共享技术的共识算法，以增加区块链的可扩展性，使交易处理和世界状态限制在共享范围内。

2 结构

本文的其余部分分类如下：新技术中智能合约和区块链的介绍和背景。接下来，概述了概述的挑战，并强调了研究动机。最后，论文的结论。

3 挑战

这项工作采用审查，以确保准确和公正的数据搜索和检索。本研究总结了先前的研究，讨论了研究人员面临的各种挑战。确定的困难包括执行、决策、政策和应用。所有这些挑战如图1所示。如下所示。

3.1 实施

本节旨在解决和讨论本研究的一些主要方面。许多挑战危及科学领域的各种研究努力，解决这些挑战在这一研究领域是必要的。本节主要介绍[智能合约]背景下区块链的实施。各种挑战与实施有关，因此我们需要讨论这些挑战。因此，有关系统架构的系统更新成本高昂[72]。很明显，这种挑战伴随着其子挑战（即问题），这些问题讨论了（1）系统实施、（2）安全实施和（3）实施的完整性。下面讨论所有这些子实施挑战。

3.1.1 系统实施

系统实施中的问题。作者们强调了各种陷阱，他们主要担心的是难以理解一些复杂区块链系统的本质[56]。其他作者还讨论了供应链管理（SCM）在多个级别和节点上的请求组合，这使得实施区块链系统成为一个繁重的过程[73]；另一个系统实施挑战是实施后该系统的管理和调度[74，75]。从不同方面考虑系统实现问题，以使区块链更适用于一般用途[76]。另一个关键挑战是讨论统一连接的系统实现需求，这可能很难维护和跟踪，尤其是在区块链到车辆充电单元等系统中[77]。此外，由于组织层的结构[78]和结构的多样性，系统实施可能具有挑战性，特别是在分布式位置[79]。这一类别中的最后一个问题归因于用户对高透明度的需求，更不用说拥有集中式身份验证系统，这可能很难实现，尤其是在大型系统中[80]。

3.1.2 安全实现

安全实现挑战用于评估区块链在智能合约环境中的性能。 之前的研究人员根据这篇综述提出了各种考虑。该上下文中的安全实施问题主要集中在结构中的不同层，其中每个级别都需要不同的安全系统 [81]。 其他作者专注于具有不同安全性和可靠性要求的各种服务 [82]。 更多的实施安全问题归因于系统架构 [83]，[84]。 最后一组安全实施挑战涉及诸如信息安全[85]、信息逐渐减少的不同级别漏洞的存在[86]以及当前系统安全性阻碍其有效利用的弱点[87]等方面。 最后一个问题是参与资产信息保护的安全性[88]。

3.1.3 实施的完整性

基于审查工作，本小节讨论了与实施相关的最后一类挑战。 已经确定了几个问题。 首先，性能可能具有挑战性，因为数据完整性受到威胁 [86]。 此外，区块链领域的实现完整性还面临其他一些风险，包括选择应考虑各种问题的算法 [89]。 确保利益相关者的知识完整性也值得考虑 [90]，因为节点同时交换和集成数据 [91]。

3.2 决策制定

另一类重要的挑战与区块链技术相关的决策有关。 对文献的分析表明，尽管这个领域很重要，但决定使用或将其融入日常生活和各个方面仍处于起步阶段。 因此，本小节中的作者说明了他们在决策制定中的主要关注点。 计划和执行阶段包括决策中的一些因素。

3.2.1 规划

对于第一类规划挑战，主要问题是在任何项目的规划阶段都会出现的圈定因素，尤其是区块链项目。 区块链项目中因项目性质或方面的不确定性而面临的挑战，包括网络不稳定的可能性，被认为是重大问题 [92]。 此外，数字技术的高度不确定性，尤其是将区块链与新开发技术相结合 [93]。 在规划的另一方面，问题涉及某些流程的不确定性。 其他人因存在多种不确定因素而面临很大挑战，这些因素可能会根据操作区域而变化，因此难以概括框架 [94]。

此外，在为区块链构建决策支持模型算法时出现了不确定性，这成为一项复杂的任务 [95]。 在规划阶段报告的最后一个问题侧重于不确定性以外的因素，并且与各种特征有更多的联系。 在这种情况下，作者讨论了在许多功能（如功能语言）的决策中要考虑的许多可变性会使设计和规划阶段具有挑战性 [96]。 此外，来自不同背景和专业知识的个人的决策选择挑战也是一个问题 [97]。

图 2：挑战分类

3.2.2 执行

决策并不总是与计划有关； 这也是一个在做决定之前和做决定时都可能面临的问题，尤其是在发生意外事件时。 在区块链的背景下，执行可能会面临特定的问题，这些问题需要快速和良好的决策才能使项目生存以及它可能面临的问题。 该子类别中报告的第一个问题讨论了执行过程中的系统复杂性，特别是在两种决策制定技术可能会增加复杂性并降低有效性的情况下 [98]。 因此，在决策过程中，主要问题是选择一个具有特定背景、不同场景和利益相关者的平台[99]。 在这种情况下，平台包括从政治和社会到财务的许多因素，这可能会使决策过程复杂化 [100]。其他关注数字制造的灵活性和多功能性的问题使得难以考虑决策制定中的所有决定因素 [101、102]。

以下与项目执行相关的一组问题是，在需要决策的某些方面，当需要实时决策时会很困难[103]。 另一个挑战是全球化，这使得跟踪和集中决策变得更加复杂 [104]。 最后报告的问题涉及排名决定的修订 [105]。

3.3 政策

另一类挑战更关注道德而非技术性，讨论可能涉及使用区块链技术的政策挑战的问题。 以该身份的研究人员解决了与各种因素有关的政策问题，包括保护隐私 [92] 和考虑国家当局强加的政策框架和指南的价值链的多功能性 [106]。还从基于跨文化操作分析的文化角度讨论了政策挑战 [39]。 跨国组织中的区块链信息系统要求利益相关者针对不同的项目具有不同的目标和范围 [107]。 客户根据其所在地区 [108] 的标准和要求的变化，主要是当这些条件变化发生在异常情况下，如动态环境和非动态环境之间 [105]、[109] 时，也被考虑在内。 涉及应用区块链政策和研究的其他政策挑战提到了对政策精确性和准确性的高要求和需要 [100]。

需要对组织和政策规则进行电子处理，同时人类可以理解 [110]。 此外，从政策的角度来看，应该有持续的网络安全漏洞评估框架 [111] 以达到网络安全成熟度，同时考虑在各种应用程序 [112] 的背景下存在不同的要求以及其他区块链交易的要求，例如 数字合同 [74]。 最后一组关于政策的问题讨论了诸如在特定项目中处理或实施区块链时需要不断评估的信任因素等方面[79]，或者当技术的关键决策基于设定协议时[90]。

此外，还强调了未来增强政策框架的重要性 [113]。最后，还讨论了需要跨其他时间考虑不同因素的技术政策要求 [114]。 另一个重大挑战是缺乏政府法规 [115]。 此外，在区块链领域利用该技术的各种应用在科学文献中显而易见，表明区块链的实施有多深入和完整。 然而，区块链仍然面临着每一种技术的中心问题，例如阻碍其最终利用的问题和挑战。 先前的研究已经证明了区块链应用程序的多样性以及归因于技术变化的复杂性 [82]，[116]。 此外，区块链在应用程序中起着至关重要的作用 [112、117]。 然而，区块链的推广是不可能的，并且限制了它的应用和对各种标准的遵守[107]。

4 动机

动机旨在确定本研究的一些主要方面。 性能、改进、不确定性和供应链等各个领域的各种解释都与当前的研究相关，因此需要在图 1 中进行讨论。如下：

4.1 绩效

绩效源于相关研究的动机激发了该领域的研究人员。绩效激励可以分为效率型、可持续性型和管理型。 下面将讨论这些绩效动机。

4.1.1 效率

性能效率被认为是最显着的好处，尤其是在集成区块链技术系统的不同和各种示例中。 这些突出的例子包括监控和计费系统[74]。 区块链效率动机的另一个考虑是基于流程和预测算法 [103]。 在不同的策略中也可以观察到它可以提高效率和降低成本，尤其是在数字化方面 [93]。 另一个关键动机是讨论效率效果所需的事务大小，这有利于数据保护和完整性 [89]。此外，方法分析因其效率和盈利能力而被认为是激励性的。其他人则受到集群技术和服务策略 [86] 的高效性能的激励。

作者还讨论了提高供应链绩效和效率的重要性 [64]。因此，考虑了许多因素来提高性能并影响航运运营中的能源效率 [94]。 最后一组效率绩效动机涉及解决诸如云计算 [82] 等区块链集成领域的可靠性、可用性和吞吐量等方面以及机器学习算法 [116] 的功效。 数据交换中的数据互操作性有效性也很重要 [118]。

4.1.2 可持续性

绩效可持续性的核心特征是激励循环经济涉及可持续性，供应链管理的现状实际上取决于可持续性动机[73]。 在多式联运网络中，管理层利用可持续性来改善物流和运输系统。 在区块链产品中，决策通过可持续性得到改善 [95]。云计算、大数据等技术进步催生了可持续的农业供应链。 这些供应链使农民能够正确利用数据并做出有价值的决定 [53]。

然而，可持续性面临一些挑战：存储和物流交付、政府法规和政策[106]。 另一个挑战是确保可持续的供应链系统[91]。在物流和生产可持续性之间建立相互联系也很重要 [119]。在商业 4.0 和物流 4.0 的情况下，开展物流网络可持续发展的环境技术分析势在必行[120]。

4.1.3 管理

对于绩效管理，开发了系统中心运营管理器（SCOM）程序来被动地监控组织的软件或基于硬件的 IT 环境并主动管理信息 [121]。 目前导致所有领域智能通信的技术趋势已经提高了使用智能合约进行有效管理分配的买卖方面的管理绩效 [74]。 它在区块链技术中发挥着重要作用。 管理层使用这些技术来控制反向拍卖过程以提高绩效 [80]。 此外，有趣的是，绩效管理有助于提高利润和减少停机时间 [103]。

复杂性理论已被应用于战略管理和组织研究[56]。 该理论包括学习组织或公司如何应对他们的情况以及他们如何处理不可预测的情况，尤其是在冲突情况下 [110]。

物联网的引入极大地提高了管理绩效 [122]。 物联网已成为学术和私人组织前所未有的科学现象。 物联网广告每天都在扩大，因为物联网将为我们的周围环境提供无限​​的优势。

管理过程，包括最新决策的优先危险，与区块链实施相关[123]。 此外，在区块链框架 [124] 的实施阶段，不适当的适应性和兼容性特征。 此外，确定最适合在其 SCM [125] 中实施区块链的领域和网络环境的异构性也带来了管理挑战以及不同的部署环境和标准 [126]。 其他挑战包括评估关于采用金融部门区块链的紧迫问题，评估区块链技术组织实施中的风险因素，评估区块链实施服务的车辆网络稳定性以及评估各种云服务供应商的信任和风险管理[127]。

4.2 改进

对新技术的日益重视在可持续性方面提出了几个问题。这些改进使区块链能够为石油、旅游、医药、工业和供应链的金融革命奠定基础 [128]。 此外，供应链中的区块链实施可提高性能、降低成本并加强所有利益相关者之间的联系。 它还可以建立更多信任并优化所涉及的市场处理。 已经提供了木材和运输供应链的高效区块链部署示例 [129]。 区块链已应用于木材 SC，以提供从切割成功能材料的可追溯性。 虽然区块链最初是作为比特币基础设施开发的，但在金融、供应链、物联网、身份验证和数据保护等多个行业中，区块链技术已被用于在许多情况下提高欺诈检测和有效性 [130]。

4.2.1 有效性

有效性在区块链供应链中至关重要，尤其是连锁反应。 涟漪效应是指单个事件会影响多个实体。 为了帮助银行重新思考他们的成本结构，ripple 创建了一个成本模型来帮助解决当前的低效率问题。 Ripple 还使用受信任的方法通过一组服务器来验证交易，而不是使用区块链挖掘。 与使用更多功率、需要更长的验证时间并包含高交易成本的比特币交易相比，波纹交易比比特币使用更少的能量，在几秒钟内完成验证并且成本非常低。 例如，大数据分析中的涟漪效应提高了促销行动的一致性，提高了消费者的期望，并提高了供应链和消费者服务促销的意识。 同样，在工业 4.0 中，如物联网、智能产品等，涟漪效应有助于定制具有更高市场稳定性、风险分散、更长响应时间和更高功率利用率的产品，从而实现产品完整性 [95]。 存储在数据库中的数据可以通过区块链技术得到保护。 它可以通过区块链的格式良好的传输、验证和审计来完成。 可以减少潜在数据完整性风险的数量 [89]。 虽然需要付出更多努力来改进区块链技术，但为我们的用户提供的隐私、完整性和可用性是该技术的一些积极因素。许多文章都讨论了完整性，因为许多具有中心化帐户隐私侵犯的组织导致缺乏客户信任和身份欺诈 [64]。

区块链可能是最严格的数据完整性级别的补救措施。 就其本质而言，区块链本质上对数据更改具有抵抗力。 区块链分类帐是永久性的，一旦添加了数据或交易就无法更改或删除。 此外，区块链是一个数据框架和数据系统计时工具，意味着数据历史可以准确地报告和修改给后者。审计组织、监管执法标准和法律问题可以使用区块链技术来增强和节省数据安全性方面的资金 [131]。

图 3：动机分类

4.2.2 安全性

基于安全性，以太坊区块链自动引擎充电平台建立在使用PROMETHEE 方法的多标准决策支持系统网络上。 这项研究旨在保护能源生产到消费阶段的知识和资金流动。 能源制造商、客户、贸易商、零售商、充电站和电动汽车用户都包含在本报告中。 此外，智能合约用于促进用户之间的交易。 智能合约还消除了对第三方联系的需要，所有涉及去中心化应用程序的交易都在比特币网络上注册 [132]。 介绍了使用模糊 DEMATEL 技术评估电力区块链效率的系统。 在这项研究中，作者考虑了分布式发电环境，在这种环境中，家庭消费者可以在家中发电并从电网或其他消费者那里购买能源。 区块链允许点对点获取、销售和管理智能合约。

同样，[133]为区块链中的智能数据发现应用程序提出了一种创新的建模方法。 拟议的模型也称为“指导方法”。 本文提出了一个评估新技术的框架，并结合了三个科学框架：复杂信息系统的基础理论、系统理论和国际标准化组织 (ISO 25001) 软件质量标准。

随着技术分析、数据分析和统计建模的可用性，当今的公司对创造更有利可图和更有效的产品有了更深入的了解。 然而，在旅游和酒店业的背景下，[134] 通过区分和解释支持基于大量内部数据集和外部数据源的集成 B2C 界面的分析机制，说明了大数据在平衡运营目标和游客需求方面的关键作用。 利益相关者的责任、效率、可持续发展、管理、动机、绩效改进、不确定性、供应链有效性、安全系统、服务和所需资源得到澄清，大数据在旅游和酒店业中的全部潜力得到展示。

本研究旨在调查当前数字技术提高医疗质量和安全性的能力，并检验数字医学的发展趋势。 同样，[88] 提出了一个新的框架来促进 M-Health 网络中的风险分析。 作者使用四步法，即风险估计、评估、存档和风险参数交换。 通过将结果与加权平均过程的结果进行比较，检查并验证了结果的准确性。 作者通过将其应用于特定的洋葱攻击来探索其方法的功效。 [135] 建议的 eHealth 框架部署了许多三层软件患者代理实例，即传感层、NEAR 处理层和 FAR 处理层，这增强了 eHealth 方案的置信度和容错能力。

此外，还提出了一种基于统计分析的联合信任和风险模型 [136]。 该模型称为 JRTM，不仅可以解决与安全相关的风险，还可以解决隐私和服务效率风险。 它适用于自动化护理，允许服务链的表示和基于开发的配置文件对风险级别进行复杂的监控，以根据风险管理中的云计算期望区分负面和正面绩效。

区块链还可以用于潜在地解决金融交易中的网络保护问题[137]。使用基于变频变压器 (VFT) 的目标框架分析区块链提高金融交易安全性的能力。 本文建议的基于 VFT 的目标框架使企业能够从战术层面开始扩展这一概念。 [138] 提供了对物联网攻击、安全问题和区块链解决方案的广泛调查。

作者强调了最近开发的基于区块链的基本技术，以解决传统的以云为中心的应用程序所面临的问题[139]。 为工业 4.0 集成引入不同的排放交易计划 (ETS) 框架。 拟议的框架使用区块链技术和智能设备来促进 ETS 监管政策。 区块链的简单性和不可篡改等特性可以保证方案使用的数据一致性。 因此，该方案的功能性、连续性和完整性将得到增强。

与当前的相关框架和在现实世界的网络攻击中检查网络注入相比，证明了所提出系统的效率。 此外，该研究 [140] 解决了当今世界假冒产品的主要问题。 本研究考察了分布式账本系统的容量和需求。 研究中使用了 SWARA（逐步权重评估比率分析）-WASPS（加权总量产品评估）技术[141]。 SWARA 用于确定参数的权重，WASPS 用于评估备选方案并确定其优先级。 最后，[142]提出了区块链政务信息资源共享交换模型，该模型由网络层、基础设施层和业务应用层三部分组成。 所提出的模型经过五个基础设施网络的验证，成功解决了交换政府知识服务的问题。 它介绍了诸如共享信任岛、数据所有权、对等管理、标准兼容性和非实时交换等主题的新颖方法。 本文还基于TOPSIS框架开发了严密的评估模型，评估了2012-2017年智慧合肥的增长水平。

在决策方面，区块链技术允许公司员工在多个组织单位之间安全地沟通。 例如，[143] 讨论了区块链改善金融交易保护的能力。 从管理的角度来看，这很重要，因为企业需要考虑区块链技术如何影响其金融交易的在线安全[144]，并开发一个系统来检查区块链在各个行业和服务中接受和有效部署所面临的挑战。 作者使用现有文献和专家观点描述了这些障碍。 他们的研究结果可以使管理层消除或解决重大挑战。 所提出的模型通过显示决策组件在从分层决策模型 (HDM) 获得的数字中具有相对价值来增加多方机制。 知识驱动型经济的税收、金融和社会监管体系至关重要。 [145] 提出了用于鲁棒控制和雾计算的区块链算法。 它是一个评估政府为公众提供福利的费用的框架。 一致的选举制度还侧重于直接或加权投票。 区块链技术还为跨不同领域的匿名和隐私铺平了道路。

4.2.3 系统服务

最近汽车技术的进步导致了它们的使用增长。 随着电动汽车使用量的增加，保护知识和资金从制造到消费的转移变得至关重要。 虽然石油基石油产生的温室气体构成了全球性问题，但欧洲正面临着基础广泛的能源转型，以取代低碳、可再生能源，如风能和太阳能、化石燃料和核能。 因此，[146] 开发了一个以太坊区块链能源生态系统，用于记录从发电到最终用户的所有过程。 自动驾驶汽车正变得越来越普遍，许多消费车辆已经具备这些功能。随着每项任务，人工智能在现实世界中变得更加普遍。 它不可避免地是一个模拟组件。[147] 的作者提出了一个评估采用多标准层次结构的新技术的框架。 它侧重于了解新技术的演变机制和减少错误。

数据输入、收集和共享可以通过指定可接受的多边计算机可处理数据共享合同来管理。 因此，区块链技术还在执行操作时将智能对象和设备中的错误大幅减少到最小形式。 提出了几种专注于减少智能事物错误的技术。 其中包括基于智能设备的基于知识的框架（KBS）和数据融合范式，以支持[148]提出的服装制造企业的工业管理决策。 KBS帮助解决各类决策问题，包括工厂跟踪、生产准备和监控、效率管理、实时监控和数据采集处理等。 三个软件生产商的三个真实案例研究评估了决策模型。 案例研究参与者表示，该方法可以更深入地了解区块链平台的选择过程，提供更优先的选项列表，而不是自行研究，并减少决策的时间和成本。此外，还讨论了业务流程数字化的使用 [149]。

作者介绍了一种方法，通过将替代性争议解决 (ADR) 作为分析模型与 SME 作为研究方法相结合，帮助组织确定最适合单独业务流程的数字技术。 在此框架下，船东和能源管理者面临障碍。 它使我们能够集中精力解决关键障碍，以持续提高能源质量。此外，研究人员和决策者仍然可以使用该系统，因为它使节能问题变得显而易见。

4.3 不确定性

区块链技术的创新，以其稳健的安全性，提高了用户的信心，减少了疑虑。 此外，一些研究人员承认，区块链普遍提高了用户对这项技术的信任。 例如，[150]提出的政府区块链资源共享和交换模型包括三个组成部分：网络、基础设施和业务实施。 资助五个服务网络，成功解决政府间知识交流服务。 它提供新的解决方案来换取问题，例如信心区域和期望的连续性。 [151] 提出了模糊逻辑决策的系统分析，以实现备选方案的一致排序：一种新的毕达哥拉斯模糊语言多属性决策模型。 及时分发衡量供应商的安全性，并探讨了开发弹性供应输出配置文件的要求。

风险概况和弹性供应链效率的概念被理论化。 他们证明，他们的方法可以有效地区分弹性供应链价值概况与漏洞绩效概况的偏差之间的相关性。此外，它还提出了 [114] 一种新的用于无线接入技术 (CRAT) 的上下文感知选择机制，它讨论了设备上下文和网络。 在 NS3 建模工具中，所提出的 CRAT 得到了实施和验证。 选择机制选择最合适的 RAT 服务于超密集网络 (UDN) 环境。

4.4 供应链

尽管最近在给定领域建立了一些实际观察，但新的研究方向和连锁反应分类法已经确定[152]。 当前的供应链网络由许多阶段（或供应链的各个阶段）组成，其中有多个参与者争夺市场份额。每个梯队在业务上都是垄断、双头垄断或寡头垄断。 例如，由几个争夺其频谱份额的参与者组成的区块链领域构成了寡头垄断行业[153]。此外，[154] 检验了财务和供应商的评级是否可以合并到供应链的信用评级模型中。 作者进一步研究了这种范式如何对所有感兴趣的参与者有益和具有挑战性。 作者在 [155] 观察中指出了一种综合方法来评估供应链和物流部门向更具竞争力的经济环境过渡的能力，同时确定新的增长模式以解决可能的宏观经济稳定性问题。 它是通过考虑核心利益相关者利益的供应和需求过程的综合评估来实现的。 引入了风险控制中断的独特视角，例如商业 4.0 中供应链的级联影响和弹性[120]，强调对供应链的风险分析。

此外，[91]分析了 BC 技术的使用以及改进有效、可持续的供应链管理 (SSCM) 而不是无效的 SCM 的努力。 在与学术界和商业界专家交谈后，从文献中定义了与 BC 相关的基本变量。 使用用于模糊决策的主成分分析 (PCA) 实验室 (DEMATEL) 进一步评估和形成这些变量。 [156] 开发了针对中小企业 14.0 解决方案的集成产业战略结果模型。 在这种情况下，他们整合了 16 个重要的运营领域，并确定了足够的产出指标来对其进行评估[157]。 这种方法旨在创建一个适当属性列表，以便更轻松、更系统地评估 14.0 解决方案。 [158] 提出了一种基于不情愿模糊的多准则优化框架，将区块链技术应用于供应链管理。[131] 中的作者提出了一个评估区块链在物流运营中可行性的决策过程。 本研究主要关注采用两阶段多标准决策审查区块链技术可行性的开发，特别是在物流行业。

[120] 介绍了在印度农业供应链中使用区块链技术的综合方法。 这项工作的独特之处在于三个阶段：首先，参与了合理数量的个人，他们帮助确定了区块链障碍并用新信息丰富了文献。 第二个要素是相互关联、相辅相成的分析方法。 第三部分工作将所提出的技术扩展到发达国家的大型农业中心，这些中心需要区块链实施以实现食品保护和安全。 此外，[104] 提出了用于分析风险安全和使用直觉模糊香农熵权选择在线交易方法的 TOPSIS 多准则决策模型。 所提出的模型用于根据与加密货币比特币（当前的在线支付方式）相关的许多参数来选择在线支付方式。 同样，[122] 在直观的环境中提供了基于最佳-最差方式（（BWM）-TOPSIS 集成过程）的区块链服务提供商选择。 拟议的框架帮助企业通过考虑更全面的影响因素来估计哪个区块链供应商更合适。

5 结论

本文回顾了以往的研究，这些研究将基于 MCDM 方法的智能合约分析应用于各种挑战和动机。 这篇评论文章旨在将挑战分为四个部分。 实施绩效基于系统、安全和完整性。 决策绩效与计划和执行步骤。 这些挑战展示了策略和应用程序的智能合约的性能。

此外，动机还可以基于效率、可持续性和管理来改进智能合约的实施。 这些改进通过对有效性、安全性和系统服务的分析来体现。 最后，不确定性和供应链绩效提高了用户提供新解决方案以换取智能联系人问题的信心。