一种大宗商品交易中的监管主体联盟形成方法和系统

技术领域

本发明属于大宗电子商品交易技术领域，尤其涉及一种大宗商品交易中的监管主体联盟形成方法和系统。

背景技术

大宗商品是指具有商品属性可进入流通区域并用于工农业生产与消费使用的大批量买卖的物质商品，随着互联网+工业4.0和物联网技术的进步，电子商务交易规模不断扩大。复杂繁多的交易过程中存在大量风险事件，可能对用户及行业造成严重损失。例如利用虚假仓单向金融机构重复质押以融资贷款，实现商业套利，其结果会加大交易用户和金融机构的财务风险，严重时甚至会影响整体产业结构。针对这种情况，相关监管机构合作执行监管可以阻止风险挽救损失。对不同笔交易出现的不同类型风险事件，监管过程中需要的监管资源也有所不同，监管资源由监管机构提供，监管机构根据各自职能划分可提供不同的监管资源。例如上例中的融资风险事件，需由金融监管局进行行政执法监督，由仓库方进行仓单核验，这里的行政执法能力和仓单核验能力可视为监管资源，金融监管局和仓库可视为监管主体。

由于大宗商品交易中的风险类型复杂多变，监管不同交易风险需要的资源种类有较大差异，传统的大宗商品电子商务交易中单一垂直的监管模式仅能定位单类型监管主体，对监管主体的调配效率低，且监管主体间缺乏协作。因此，我们希望系统能够对具体的监管任务执行联盟形成方法，该方法通过资源匹配求解任务分配问题，能够寻找到合适的监管主体形成联盟协作完成监管任务，以实现全局收益最优化。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提出一种大宗商品交易中的监管主体联盟成方法与系统，该系统针对大宗商品中风险事件建立监管任务，使用联盟形成方法寻找可完成监管任务的监管主体，协作构建可靠高效的监管联盟。

技术方案：基于上述技术问题提出的一种大宗商品交易中的监管主体联盟形成系统，包括任务输入模块，联盟形成模块，联盟演化模块。系统用户发起的监管任务中需要多种不同的监管资源，联盟形成模块中会匹配资源形成初始监管联盟；同时我们希望提供这些资源的监管联盟是稳定高效的，因此联盟演化模块中会结合系统中已有监管联盟进行优化。

一种大宗商品交易中的监管主体联盟形成方法与系统，该系统包含任务输入模块、联盟形成模块、联盟演化模块，所述任务输入模块，根据大宗商品交易中单笔交易的基本信息与待监管风险类型形成监管任务，监管任务可视为对一笔大宗商品交易中的风险执行监管这一事件，设置监管任务属性项；联盟形成模块：用于执行联盟形成算法。根据任务输入模块录入的监管任务执行联盟形成算法，执行结果为可完成该监管任务的初始监管联盟；联盟演化模块：用于执行联盟演化算法。根据联盟形成模块的输出结果执行联盟演化算法，执行结果为系统内最优联盟。

一种大宗商品交易中的监管主体联盟形成方法与系统，该方法包括以下步骤：

(1)首先调用任务输入模块，根据大宗商品交易中单笔交易的基本信息与待监管风险类型形成监管任务，监管任务可视为对一笔交易中的风险执行监管这一事件，设置监管任务属性项；

(2)调用联盟形成模块，根据获得的用户输入执行联盟形成算法；

(3)调用联盟演化模块，系统接收到联盟形成模块中获得的初始联盟后，联盟演化模块提供一种联盟演化方法用于更新当前系统内联盟。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2)中，调用联盟形成模块包括以下步骤：

(2-1)补全属性，建立监管任务，系统存储着交易基本信息，包括交易方，交易金额等，可根据交易号检索；

(2-2)建立监管主体模型，通过学习大宗商品交易知识，建立监管主体模型。系统存储着可执行监管任务的监管主体列表，监管主体即为能够提供监管资源的部门及机构，不同的监管主体可以提供不同的监管资源；

(2-3)对监管任务匹配满足资源需求的监管主体，形成初始联盟；

(2-4)使用联盟值这一概念表示监管联盟的价值，联盟值完全取决于它包括的监管主体的价值；

(2-5)对形成的初始联盟执行联盟压缩；

(2-6)对压缩后的初始联盟执行局部优化；

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2-1)中系统存储着交易基本信息，包括交易方，交易金额等，可根据交易号检索到该笔交易的基本信息，把交易金额作为交易收益，扩展监管任务属性加入交易收益属性；系统存储着交易平台所处的平台地址列表，平台地址即为该平台所处地理位置(市级)，根据平台地址列表扩展监管任务属性列表，根据交易平台名称获得交易平台地址，扩展监管任务属性加入平台地址属性；

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2-2)中系统存储着每种监管服务类型对应的监管资源列表，监管资源可视为执行监管任务所需要的能力，不同类型的监管服务需要不同监管资源；根据监管任务中的监管服务类型属性匹配监管资源需求列表，扩展监管任务属性加入监管资源属性；

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2-3)中系统存储着可执行监管任务的监管主体列表，监管主体即为能够提供监管资源的部门或机构，不同的监管主体可以提供不同的监管资源，根据监管任务属性匹配满足其资源需求的监管主体以形成初始联盟。匹配主体时需满足监管资源类型，监管资源数量，监管资源等级和监管地区范围四个约束条件：

(1)监管主体提供的监管资源类型与监管任务所需监管资源类型相同；

(2)监管主体提供的该类型监管资源的数量不少于监管任务所需该监管资源类型的数量；

(3)监管主体提供的该类型监管资源的等级不低于监管任务所需该监管资源类型的等级；

(4)监管主体的可监管范围能够覆盖交易平台地址；

初始联盟为空，将系统中所有监管主体根据各自资源向量第一维分量

该最小值n

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2-4)中，采用在特征函数博弈中研究联盟形成，使用联盟值这一概念表示监管联盟的价值，联盟值完全取决于它包括的监管主体的价值。所述监管联盟C的联盟值计算方法如下：

P(t)＝benefit∈t

其中联盟值V(C)为完成监管任务t的联盟收益值，P(t)为完成监管任务t所获得的报酬，benefit为该监管任务的交易收益，

联盟内监管主体为执行任务付出的资源成本：

其中为resource为监管任务的资源需求列表，rn为监管任务需要的资源数量。

联盟内主体协作的跨区域代价：

其中A

联盟内主体协作的跨层级代价：

其中M(C)为联盟内主体协作的跨层级代价，A

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2-5)中，针对已有初始联盟，将其中监管主体按照最后满足的资源向量u的数量从小到大排序，未加入初始联盟的剩余监管主体也根据其可提供的资源向量u的数量从小到大排序，遍历初始联盟检查能够使用剩余监管主体替换其成员；如果替换后仍可满足约束条件，则将替换后形成的新联盟和更新后的剩余监管主体仍按上述方法排序，直到不可替换，获得压缩后的初始联盟。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(2-6)中，针对压缩后的联盟对其中每一个监管主体，检查所有剩余主体中是否存在可以替换该监管主体的，替换条件为替换后的主体形成的新联盟仍然满足任务的资源需求，并且新联盟的联盟值大于原联盟的联盟值。若是，则替换监管主体更新监管联盟，否则联盟保持不变。执行局部优化后获得可完成当前监管任务的最优初始联盟，

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤(3)中，系统接收到联盟形成模块中获得的初始联盟后，联盟演化模块提供一种联盟演化方法用于更新当前系统内联盟，当新的最优初始联盟到达时，同系统内已有监管联盟进行对比，包括以下步骤：

A.如存在已有监管联盟可覆盖到达的初始联盟内所有联盟主体，则可认为已有监管联盟可执行到达初始联盟对应的监管任务，将此监管任务加入到对应的已有监管联盟的任务集中，系统中不增加新的监管联盟。

B.如已有监管联盟均无法覆盖到达的初始联盟内所有联盟主体，则遍历已有监管联盟，假设对该已有监管联盟加入新的监管主体以覆盖到达联盟，计算更新后的联盟值，如果更新后的联盟值大于原监管联盟与到达联盟的联盟值之和，则认为该更新有利于系统内联盟值的提升，系统按此更新已有联盟，不增加新的监管联盟，否则在系统中增加达到的初始联盟为新的监管联盟。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤B中替换更新后的联盟值，其中计算公式为：

V(C_new)＝[P(t)+P(t′)]-F(C_new)-E(C_new)-M(C_new)

其中V(C_new)为替换更新后的联盟值，P(t)为该已有联盟原所获报酬，P(t′)为到达联盟所获报酬，F(C_new)为替换后的联盟付出的资源成本，E(C_new)为更新后联盟内主体协作的跨区域代价，M(C_new)为更新后联盟内主体协作的跨层级代价。

有益效果：

(1)提高大宗商品交易中风险的监管效率传统单一垂直的监管模式仅能定位单类型监管主体，对监管主体的调配效率低，且监管主体间缺乏协作。本系统对大宗商品交易中现实问题抽象建模，通过资源匹配寻找到能够满足监管需求的所有监管主体协作形成联盟，提高对风险事件的监管效率。

(2)加强监管主体间联动协作大宗商品交易风险复杂多变，对风险的监管需要多种监管资源共同完成，系统通过联盟形成方法找到可以提供所有需要的监管资源的监管主体构建联盟，该联盟可实现全局收益最优化，进一步强化联盟主体间的联动合作。

(3)系统中监管联盟动态更新在大宗商品交易中的联盟形成系统中，系统用户会实时输入待监管任务，系统可使用联盟演化算法根据新加入的监管任务调整已有联盟结构，实现监管资源的动态分配和监管联盟的动态更新，保证联盟内的监管主体可达成长期稳定的合作。

附图说明

图1是本系统整体示意图。

图2是本系统整体逻辑图。

图3是本系统中联盟形成方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

一种大宗商品交易中的监管联盟形成方法与系统，该系统用于大宗商品电子商务交易场景中，针对大宗商品交易中的风险建立具体的监管任务，为每个监管任务匹配多种类型的监管资源，监管资源由监管主体提供，监管主体是对大宗商品交易过程中的风险事件提供监管服务的部门与机构，通过联盟形成方法找到合适的监管主体协作完成监管任务，这些达成协作的监管主体即组成一个监管主体联盟。

一种大宗商品交易中的监管联盟形成方法与系统，如图1-3所示，该方法包括以下步骤：

(1)一种大宗商品交易中的监管联盟形成方法与系统中包含任务输入模块，联盟形成模块，联盟演化模块，系统功能中将对三个模块依次调用；

(2)首先调用任务输入模块，根据大宗商品交易中单笔交易的基本信息与待监管风险类型形成监管任务，监管任务可视为对一笔交易中的风险执行监管这一事件，设置监管任务属性项：

所述交易号(id)为必填项，交易号为该笔待监管交易的唯一标识符；

所述交易商品种类(type)为必选项，系统用户选择该笔交易中用于交易的商品名称；

所述交易平台名称(flat)为必选项，系统用户选择进行该笔交易的大宗商品电子商务交易平台名称；

所述监管服务类型(taskType)为必选项，监管服务类型可视为针对该笔大宗商品交易中的风险需执行的监管服务，系统根据大宗商品电子交易中常见风险类型设置监管服务类型列表，提供给系统用户选择；

(3)调用联盟形成模块，根据获得的用户输入执行联盟形成算法，方法步骤如下：

①补全属性，建立监管任务

系统存储着交易基本信息，包括交易方，交易金额等，可根据交易号检索。根据交易号 (id)检索到该笔交易的交易金额，把交易金额作为交易收益，扩展监管任务属性加入交易收益(benefit)属性

系统存储着交易平台(flat)所处的平台地址列表，平台地址(location)即为该平台所处地理位置(市级)，根据平台地址列表扩展监管任务属性列表，根据其交易平台名称匹配交易平台地址，扩展监管任务属性加入平台地址属性

系统存储着每种监管服务类型(taskType)对应的监管资源列表(resource)，监管资源可视为执行监管任务所需要的能力，不同类型的监管服务需要不同监管资源；根据监管任务中的监管服务类型属性匹配监管资源列表，扩展监管任务属性加入监管资源属性；

最终建立的监管任务模型为：

t＝{resource，location，taskType，benefit}

其中t表示监管任务i，resource表示监管任务需要的监管资源，location表示交易平台所在地理位置，taskType表示监管服务类型，benefit表示监管收益。

监管资源需求列表(resource)可表示为：

resource＝{(rn

其中，rn

②建立监管主体模型

通过学习大宗商品交易知识，建立监管主体模型。系统存储着可执行监管任务的监管主体列表，监管主体即为能够提供监管资源的部门及机构，不同的监管主体可以提供不同的监管资源，模型如下：

A

其中a

监管主体拥有的资源(resourceAgent)可表示为：

resourceAgent＝{(ran

其中ran

③对监管任务匹配满足资源需求的监管主体，形成初始联盟。匹配主体时需满足监管资源类型，监管资源数量，监管资源等级和监管地区范围四个约束条件：

约束一监管主体提供的监管资源类型与监管任务所需监管资源类型相同；

约束二监管主体拥有的该类型监管资源的数量(ran)不少于监管任务所需数量(rn)；

约束三监管主体提供的该类型监管资源的等级(ram)不低于监管任务所需该监管资源类型的等级(rm)；

ran

(ran

约束四监管主体的可监管范围(locationLimits)包括监管任务交易平台地址(location)；

location∈locationLimits

④初始联盟为空，将系统中所有监管主体根据各自资源向量第一维分量

该最小值n

⑤使用联盟值这一概念表示监管联盟的价值，联盟值完全取决于它包括的监管主体的价值。所述监管联盟C的联盟值计算方法如下：

P(t)＝benefit∈t

其中联盟值V(C)为完成监管任务t的联盟收益值；P(t)为完成监管任务t所获得的报酬，即交易收益(benefit)的属性值；

E(C)为联盟内主体协作的跨区域代价：

其中A

M(C)为联盟内主体协作的跨层级代价：

其中M(C)为联盟内主体协作的跨层级代价，A

⑥对形成的初始联盟执行联盟压缩。

将其中监管主体按照最后满足的资源向量j的数量从小到大排序，未加入初始联盟的剩余监管主体也根据其可提供的资源向量j的数量从小到大排序，遍历初始联盟检查能够使用剩余监管主体替换其成员；如果替换后仍可满足约束条件，，则将替换后形成的新联盟和更新后的剩余监管主体仍按上述方法排序，直到不可替换，获得压缩后的初始联盟。

⑦对压缩后的初始联盟执行局部优化。

针对压缩后的联盟对其中每一个监管主体，检查所有剩余主体中是否存在可以替换该监管主体的，替换条件为替换后的主体形成的新联盟仍然满足任务的资源需求，并且新联盟的联盟值大于原联盟的联盟值。若是，则替换监管主体更新监管联盟，否则联盟保持不变。优化后获得可完成当前监管任务的最优初始联盟。

(4)调用联盟演化模块

系统接收到联盟形成模块中获得的初始联盟后，联盟演化模块提供一种联盟演化方法用于更新当前系统内联盟，步骤如下：当新的最优初始联盟到达时，同系统内已有监管联盟进行对比：

A.如存在已有监管联盟可覆盖到达的初始联盟内所有联盟主体，则可认为该已有监管联盟可执行到达初始联盟对应的监管任务，将此监管任务加入到对应的已有监管联盟的任务集中，系统中不增加新的监管联盟；

B.如已有监管联盟均无法覆盖到达的初始联盟内所有联盟主体，则遍历已有监管联盟，假设对该已有监管联盟加入新的监管主体以覆盖到达联盟，计算更新后的联盟值，其中计算公式如下：

V(C_new)＝[P(t)+P(t′)]-F(C_new)-E(C_new)-M(C_new)

其中V(C_new)为替换更新后的联盟值，P(t)为该已有联盟原所获报酬，P(t′)为到达联盟所获报酬，F(C_new)为替换后的联盟付出的资源成本，E(C_new)为更新后联盟内主体协作的跨区域代价，M(C_new)为更新后联盟内主体协作的跨层级代价；

如果更新后的联盟值大于原监管联盟与到达联盟的联盟值之和，则认为该更新有利于系统内联盟值的提升，系统按此更新修改已有联盟，不增加新的监管联盟；否则在系统中增加达到的初始联盟为新的监管联盟。