International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology·8月31日 · 周一论文智慧农业 / 农业物联网阅读 5
Smart Agriculture with Quantum Intelligence and Blockchain Security
Munta Padmavathi
International Journal for Research in Applied Science and Engineering TechnologyDOI 10.22214/ijraset.2026.84736开放获取 PDF ↗
论文解读
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速览
提出量子启发遗传算法与区块链结合，用于农业物联网中可信且节能的簇头选择。
方法
量子启发遗传算法（QIGA）优化簇头选择，结合许可区块链和拜占庭容错共识验证信任
发现
相比LEACH和经典遗传算法，QIGA+区块链在能量保持和恶意节点检测上相当或更优。
机会点
可探索将量子启发优化与区块链用于动态作物监测场景，或扩展到边缘计算与真实硬件部署验证。
影响力12
信息增量18
专业深度16
信源权威10
时效性3
提出量子启发遗传算法与区块链结合的簇头选择框架，方法新颖，但尚处仿真阶段，影响有限。
原文摘要
在农业无线传感器与物联网（IoT）网络中，选择节能且可信的簇头（CH）仍是关键瓶颈，诸如LEACH等启发式协议往往收敛于不稳定配置，且无法验证所选节点是否可信。本文提出一个框架，将量子启发遗传算法（QIGA）用于簇头选择，并融合许可型区块链信任验证层。与以往将量子分类器应用于传感器数据分类的研究不同，本方法将候选簇头分配编码为量子比特染色体，并通过量子旋转门更新进行演化，将簇形成视为组合优化问题而非分类任务。验证后的分配结果与节点信誉评分被记录为不可篡改的区块链交易，并通过轻量级拜占庭容错共识机制加以验证，从而在无中心权威的情况下自动排除低信任节点。将所提框架与LEACH及经典遗传算法基线进行离散事件仿真对比，结果表明，在不同攻击比率下，该框架在能量保持方面表现相当或更优，并能可靠检测恶意节点。研究结果表明，将量子启发组合优化与区块链验证信任相结合，为实现精准农业中能量感知、防篡改的分簇提供了一条实用且不依赖硬件的路径。