近年来,区块链技术越来越受关注,区块链技术也得到了多方面的发展。但是,区块链面临低吞吐量和低存储扩展性的瓶颈。分片技术可以提高区块链的并发吞吐能力,但现有的交易分配方法不能有效提高区块链的收益。多副本区块方法为一个数据块设置多个副本,并将每个副本存储在不同的节点中,相比区块的全复制方法,多副本方法有效降低了节点的存储开销。但现有的区块链多副本方法忽略了区块的查询代价。针对这些问题,本文分别研究面向收益的分片交易分配问题和面向查询代价的多副本区块放置问题。主要研究内容如下:（1）面向收益的区块链分片交易分配问题。现有的分片方法多采用随机的方式将交易分配到分片中,忽略了交易分配给区块链网络收益带来的影响,也忽略了分片有限的跨片交易验证能力。本文在分片交易验证能力受限的情况下,以最大化全网的总手续费收入为目标,研究基于区块链分片的交易分配问题。本文提出一个基于莱维飞行和精英机制的二进制进化算法（Levy flight and Elite mechani sm based Binary Evolutionary algorithm,LEBE）来解决这个问题。首先,算法LE BE使用贪心算法以获得交易分配问题的初始解,并通过邻域搜索由此初始解获得初始种群。然后,不断迭代基于精英机制的进化过程以产生尝试解。为了避免陷入局部最优,算法LEBE在获得尝试解的过程中使用莱维飞行策略以提高算法的全局搜索能力。此外,当产生的尝试解为不可行解时,算法LEBE使用贪心算法将不可行解修复成可行解并对其进一步优化。本文使用了真实的区块链数据集进行了多组对比实验。实验结果表明,算法LEBE有效提高了区块链网络的总手续费收益,并改善了分片资源的利用率。（2）面向查询代价的多副本区块放置问题。区块链网络中的每一个节点都存储着一份完整的账本数据,通过这种分布式的高冗余存储来保证链上数据的可靠性,但是这种方式给区块链网络中的每一个节点都带来了沉重的存储负担。用于降低存储冗余的区块多副本方法近年来受到越来越多的关注,然而目前大多数的多副本方法忽略了区块查询的代价。本文以降低区块总查询代价为优化目标,研究基于多副本的区块链区块放置问题。本文提出一个基于精英反向学习策略和柯西变异扰动的二进制麻雀搜索算法（Elite opposition based learning and Cauchy mutation strategy based Binary Sparrow Search algorithm,ECBSS）来解决这个问题。首先,ECBSS算法使用精英反向学习策略对随机生成的初始种群进行优化改进,产生初始种群对应的反向解,从初始种群和反向种群中选择较好的解作为改进后的种群。然后,ECBSS算法进入迭代,在每次迭代过程中,计算所有解的适应值,找出当前最好的解和最差的解,依次更新种群中发现者、跟随者和预警者的位置,并将得到最新的解转换为0-1变量,随后进行修复确保其为可行解,如果更新后的解更好,则将更新之后的解作为当前最优解,直到迭代结束,最终输出最优解。本文进行了多组对比实验,实验结果表明算法ECBSS有效降低了多副本区块的查询代价。