公路貨運車貨匹配研究綜述

王蓓蓓 崔杰

摘要：隨著我國公路貨運的不斷發(fā)展，車貨匹配信息不對稱，貨源配載效率低等問題愈演愈烈，引起了政府企業(yè)和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。因此車貨匹配問題亟待解決，本文從車貨匹配的決策建模，理論方法及信息平臺等三個方面，總結(jié)了國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于車貨匹配的主要觀點，回顧了近些年車貨匹配研究領(lǐng)域中的優(yōu)化問題和模型特征，并提出了未來公路貨運車貨匹配研究中應(yīng)關(guān)注的主要問題。

Abstract： Along with our country highway freight continuous development. The problems of asymmetric information of vehicle and cargo matching and low efficiency of cargo matching are becoming more and more serious. Aroused widespread concern in government enterprises and academia， Therefore， the problem of matching goods and cargo needs to be solved. This paper is based on three aspects： decision modeling， theoretical methods and information platform. Summarized the main points of domestic and foreign scholars on the matching of vehicle and cargo， Reviewing the optimization problems and model features in the field of research，And put forward the main problems that should be paid attention to in the future.

關(guān)鍵詞：公路貨運;車貨匹配;信息平臺

Key words： highway freight;vehicle cargo match;information platform

中圖分類號：F259.22? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）17-0282-03

0? 引言

公路貨物運輸業(yè)一直是國民經(jīng)濟發(fā)展中的一個基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。統(tǒng)計公報顯示，2017全年貨物運輸總量479億噸。公路貨物運輸總量368億噸，同比增長10.1%;可見公路運輸?shù)恼急仍谒薪煌ㄟ\輸方式中是最高的。隨著我國貨運總量連年提升，公路貨運的占比也在不斷提高。但目前我國貨車實載率不及60%，遠低于發(fā)達國家 80%～95%的水平。傳統(tǒng)線下物流大多數(shù)存在著多、小、散、弱等問題，人找車難、車找貨難的問題也屢見不鮮。隨著中國互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)、云計算等早已深入貨運行業(yè)。車貨匹配信息平臺有效的緩解了信息不對稱，減少了車輛空載和社會成本，同時為車貨雙方提供了貨物配載信息服務(wù)，但目前還不具備按雙方需求實現(xiàn)快速智能匹配的功能。為了解決當前物流需求多樣性，服務(wù)對象不確定性，車貨匹配信息不對稱及車貨匹配效率低等問題，減少較大的經(jīng)濟損失和社會資源浪費。本文從車貨匹配的決策建模，理論方法及信息平臺等三個方面，匯總了針對車貨匹配的國內(nèi)外學(xué)者觀點，并且囊括近些年來相關(guān)領(lǐng)域的優(yōu)化問題，回顧了相關(guān)成果的研究熱點、模型特征，并提出了未來公路車貨匹配研究中應(yīng)該關(guān)注的主要問題。

1? 車貨匹配決策建模理論研究

車貨的有效匹配可以提高物流資源的利用率，降低運輸車輛的空駛率。本文主要從車貨匹配決策建模方面對前人的研究文獻做簡要綜述。

陳進博等人[1]基于信息、功能及效益三大模塊并應(yīng)用MA-OWA算子進行權(quán)重賦值，結(jié)合車貨匹配網(wǎng)站的業(yè)務(wù)流程構(gòu)建了評價指標體系。姚國龍[2]提出結(jié)合精益物流思想特征和專家調(diào)查法對車貨匹配中的具體要素進行評價，采用定性與定量的AHP模糊綜合評價法分析過程中的問題。張慶英等人[3]，采用權(quán)重分析法對物流企業(yè)和個體用戶交易指標進行打分，以承運商和托運方估值之和作為車貨信息匹配交易的撮合機制。孫彬[4]通過構(gòu)建智能匹配模型及指標體系實現(xiàn)了基于地域因素的第四方物流平臺的供需智能匹配。李慧[5]運用理論分析法，模糊綜合評價法和多目標匹配排序法為供需匹配模塊建立以貨源方、車源方為主的車貨兩層篩選匹配指標體系。胡覺等人[6]提出了利用信息評價體系，大小數(shù)量規(guī)模下的TS算法和PSO算法，PSO-TS混合算法等證明了TS算法在車貨匹配問題上的有效可行性。郭靜妮[7]，利用三角模糊數(shù)及清晰化的效用函數(shù)構(gòu)建了車貨雙方多指標語言評價體系。黃美華[8]等人根據(jù)車貨信息平臺的特點用最小二乘支持向量機來匹配需求信息，并建立了車貨信息匹配模型。吳廣盛[9]以貨源方和車源方為主導(dǎo)偏好因素提出車貨供需匹配排序模型，并提出匹配指標和信譽評價體系。牟向偉等[10]提出了利用量子進化算法對車貨匹配模型進行設(shè)計與改進，并采用約束懲罰的適應(yīng)度衰減方法解決了量子群初期無強可行解時最優(yōu)量子個體的選擇問題。陳火根[11]等人討論了在電子交易市場上利用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信息建立了子目標任務(wù)，人工干預(yù)交易協(xié)商，并實現(xiàn)車貨匹配資源自動配對。陸慧娟等人[12]利用軟件及服務(wù)（SaaS）與計算機支持的協(xié)同工作（CsCw）相結(jié)合，采用車輛混合禁忌搜索算法，構(gòu)建“貨找車”的高智能車貨匹配系統(tǒng)。王訓(xùn)斌等人[13]構(gòu)建了多目標多層級公路車貨匹配系統(tǒng)，并采用車輛混合禁忌搜索算法對其進行優(yōu)化。陸江[14]研究了基于虛擬物流平臺的公路零擔運輸車貨匹配模型，選定遺傳算法作為模型的求解算法，并使用Java語言實現(xiàn)了算法。張濤和趙冰潔[15]運用遺傳算法對車輛調(diào)度實際問題進行研究。李建民[16]等人針對車貨配載過程中的貨選車和混載的問題構(gòu)建了多目標規(guī)劃模型，并提出運送價格和車主可靠程度是其重要的影響因素。顧佳倩[17]利用Java程序，以語義網(wǎng)本體和自定義推理規(guī)則為知識導(dǎo)向搭建了車貨基于語義的相互匹配。張璐[18]通過了解交易雙方策略，研究并分析了基于公路貨運信息平臺的組合拍賣機制對運力資源的訂單分配等領(lǐng)域問題。蔣忠中等人[19]分析了多屬性商品交易中存在的模糊信息，并建立了的新的交易匹配模式。常連玉，陳海燕[20]基于主體訴求和運價機制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和微粒子群智能算法對運力組織優(yōu)化模型進行了求解。Karen Renee Smilowitz[21]通過分析研究實例UPS路網(wǎng)對多式聯(lián)運運輸系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)表了最新的見解。Lao和Goh[22]用JAZZ技術(shù)實現(xiàn)了一個基于智能匹配代理的網(wǎng)上支持4PL業(yè)務(wù)的系統(tǒng)。研究成果提出了很多建模決策方法例如 “語義網(wǎng)技術(shù)”，禁忌算法，模糊綜合評價法，層次分析法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，微粒子群等。對車貨智能匹配功能和車貨雙方的多指標評價體系也進行了較豐富的研究。

2? 車貨匹配相關(guān)理論方法研究

在合理的市場機制下雙方能夠基于各自的偏好進行穩(wěn)定的市場匹配稱之為雙邊匹配理論，以其為基礎(chǔ)導(dǎo)向從車貨匹配平臺與車、貨雙方關(guān)系出發(fā)，運用分析方法和建模，能夠有效的解決實際問題。所以本文重點探討雙邊匹配理論在車貨匹配問題上的研究。

國內(nèi)相關(guān)研究成果：賈興洪等人[23]基于雙邊市場和演化博弈理論，構(gòu)建了車貨匹配平臺雙邊用戶交易博弈模型，提出平臺用戶單歸屬比率提升的最優(yōu)控制。宋娟娟等人[24]提出物流信息平臺具有雙邊服務(wù)、交叉網(wǎng)絡(luò)外部性等特性，并建立配套信用機制對平臺用戶資質(zhì)進行認證。趙保燕[25]以雙邊市場理論為基礎(chǔ)構(gòu)建了車貨物流平臺并用平衡計分卡模型對模式的各個維度進行評價。李銘洋等人[26]基于車貨雙方的序值偏好，構(gòu)建了主體序值和最小的目標函數(shù)模型。樊治平等人[27]基于雙邊匹配穩(wěn)定滿意的出發(fā)點，建立了以滿意度最大化為目標的雙邊匹配模型。張振華和汪定偉[28]從權(quán)匹配的角度闡述了穩(wěn)定性匹配問題，提出按重要性從大到小排序，使每一個結(jié)點上的匹配主體都盡量得到最優(yōu)匹配。

國外相關(guān)研究成果：Roth[29]最早明確公開提出雙邊匹配的概念，在1985年發(fā)表的文章“Conflict and conflicting interests in two sided matching markets”中界定了“雙邊匹配”和“雙邊”的概念，并分析了雙邊匹配的現(xiàn)實例子。Gale和Shapley[30]于1962年在“American Mathematical Monthly”上發(fā)表論文“大學(xué)錄取和穩(wěn)定婚姻匹配問題”。Rochet等人[31]在其working paper中首先從價格結(jié)構(gòu)的不對稱性角度給出了雙邊市場的定義。Armstrong [32]進一步強調(diào)了雙邊市場中一邊用戶對另一邊用戶數(shù)量的依賴性。 Gardenfors [33]以指派理論為依據(jù)研究了雙邊匹配問題。Vate[34]在研究中指出最大化線性目標函數(shù)的穩(wěn)定匹配能夠通過線性規(guī)劃計算出來，認為穩(wěn)定匹配是一個線性規(guī)劃問題。Fleinr[35]提出可以用不動點理論來解釋雙邊匹配問題并分析了Gale-Shapley的穩(wěn)定婚姻理論與Tarsk不動點理論的聯(lián)系。Roth[36]在雙邊匹配市場的理論基礎(chǔ)上創(chuàng)新性的提出了如何識別非空內(nèi)部點的方法，同時在Shapley和Shubik[37]研究的轉(zhuǎn)讓市場的理論核心基礎(chǔ)上得出一套固定點。Korkmaz等人[38]提出雙邊匹配模型是將雇員和雇主進行有效匹配并使每一邊都接受匹配結(jié)果，還指出雙邊匹配理論可以用在指派問題中。

雙邊匹配理論為匹配的穩(wěn)定性，線性規(guī)劃都做了開拓性的研究。車貨匹配依據(jù)雙邊匹配理論可以分為一對一匹配，一對多匹配，多對多匹配模型。但雙邊匹配理論針對車貨匹配問題的研究尚處于探索階段，已有的成果還存在不足之處。

3? 車貨匹配信息平臺研究

當下我國公路貨運成本居高不下，存在大量物流資源的浪費，而其中很重要的原因就是物流信息不對稱。車貨匹配信息平臺的設(shè)計就是為了減少或消除信息不對稱，實現(xiàn)車貨在最優(yōu)條件下的匹配。本文主要是從車貨匹配信息平臺方面進行闡述。

刑鵬[39]針對車貨匹配信息平臺問題提出加強云計算與配送之間的聯(lián)系，從而產(chǎn)出云配送模式。熊然[40]分析了部分地區(qū)公路貨運行業(yè)的主要問題，不僅指出了車貨匹配信息平臺給車貨雙方和社會帶來的正面意義還提出交易安全性和信息真實性的重要性。王博，朱杰[41]分析了代表性行業(yè)的物流現(xiàn)狀，對物流信息平臺與車貨匹配信息平臺進行對比，強調(diào)了資源整合的重要性 。張松[42]針對貨運配載行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀提出了影響公路貨運返程配載效率的因素，并比較分析了南京主流的配載模式。汪逸敏[43]從公路貨運平臺經(jīng)濟的角度出發(fā)，指出配貨需求不能局限于落地配等單一模式應(yīng)當趨于隨機與碎片化模式。熊宜強[44]提出利用“反饋式競爭法”進行權(quán)重改進，研究了車貨匹配排序誠信激勵機制和信號博弈模型等級劃分機制。

在車貨匹配信息平臺中物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)扮演著重要的角色，不僅能夠為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)提供科學(xué)依據(jù)，還可以為未來智能發(fā)展方向，及運作機理提供建設(shè)性思路。

4? 研究回顧與展望

通過對文獻的綜述與回顧，了解到國內(nèi)外學(xué)者通過借助各種方法及理論知識，對車貨匹配建模決策及信息平臺功能進行了系統(tǒng)研究，又從不同方面對車貨匹配問題及進行了深度細化分析，為公路貨運車貨匹配問題提供了大量的理論和方法支撐。但是在車貨匹配問題上，尚有很多問題有待深入研究，而未來需要關(guān)注以下幾個方面：第一，現(xiàn)有的車貨匹配平臺在運營中往往追求車貨雙方海量數(shù)據(jù)信息，卻沒有突出平臺自身的特色，已有的文獻很少給出能體現(xiàn)特色或重點交易類型的車貨匹配，例如冷鏈物流，零擔物流，由于其自身的特殊性有十分可觀的市場前景和發(fā)展空間，應(yīng)當進行深入挖掘。第二，一些研究還存在自身的局限性，由于車貨匹配平臺發(fā)布的信息數(shù)量多且更新快，數(shù)據(jù)如果只集中在某個時間段內(nèi)，結(jié)果會與實際存在較大差異，需要進一步加強信息指標的真實性。第三，車貨雙方達到最優(yōu)匹配需要參考多目標多層次匹配因素，已有成果大多是通過專家調(diào)查法，層次分析法及模糊綜合評價法等篩選和確定權(quán)重的，可以進一步對研究方法進行優(yōu)化使得選取因素更合理，評價指標更科學(xué)。第四，現(xiàn)有的車貨匹配文獻多從模型、系統(tǒng)和技術(shù)角度出發(fā)，較少的涉及到訂單、人員、管理、成本等實踐應(yīng)用較強的評價內(nèi)容。應(yīng)當多針對車貨匹配具體流程和影響因素，進一步豐富實證內(nèi)容。

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作者簡介：王蓓蓓（1994-），女，河北張家口人，南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向為公路貨運車貨匹配;崔杰（1978-），男，江蘇泗陽人，博士，教授，碩導(dǎo)，研究方向為決策理論與方法、系統(tǒng)工程。