公路貨運(yùn)車(chē)貨匹配研究綜述

王蓓蓓 崔杰

摘要：隨著我國(guó)公路貨運(yùn)的不斷發(fā)展，車(chē)貨匹配信息不對(duì)稱(chēng)，貨源配載效率低等問(wèn)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(chē)貨匹配問(wèn)題亟待解決，本文從車(chē)貨匹配的決策建模，理論方法及信息平臺(tái)等三個(gè)方面，總結(jié)了國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于車(chē)貨匹配的主要觀點(diǎn)，回顧了近些年車(chē)貨匹配研究領(lǐng)域中的優(yōu)化問(wèn)題和模型特征，并提出了未來(lái)公路貨運(yùn)車(chē)貨匹配研究中應(yīng)關(guān)注的主要問(wèn)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(yùn);車(chē)貨匹配;信息平臺(tái)

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

中圖分類(lèi)號(hào)：F259.22? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2019）17-0282-03

0? 引言

公路貨物運(yùn)輸業(yè)一直是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一個(gè)基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，2017全年貨物運(yùn)輸總量479億噸。公路貨物運(yùn)輸總量368億噸，同比增長(zhǎng)10.1%;可見(jiàn)公路運(yùn)輸?shù)恼急仍谒薪煌ㄟ\(yùn)輸方式中是最高的。隨著我國(guó)貨運(yùn)總量連年提升，公路貨運(yùn)的占比也在不斷提高。但目前我國(guó)貨車(chē)實(shí)載率不及60%，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)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(wèn)題，人找車(chē)難、車(chē)找貨難的問(wèn)題也屢見(jiàn)不鮮。隨著中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等早已深入貨運(yùn)行業(yè)。車(chē)貨匹配信息平臺(tái)有效的緩解了信息不對(duì)稱(chēng)，減少了車(chē)輛空載和社會(huì)成本，同時(shí)為車(chē)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(shí)現(xiàn)快速智能匹配的功能。為了解決當(dāng)前物流需求多樣性，服務(wù)對(duì)象不確定性，車(chē)貨匹配信息不對(duì)稱(chēng)及車(chē)貨匹配效率低等問(wèn)題，減少較大的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)資源浪費(fèi)。本文從車(chē)貨匹配的決策建模，理論方法及信息平臺(tái)等三個(gè)方面，匯總了針對(duì)車(chē)貨匹配的國(guó)內(nèi)外學(xué)者觀點(diǎn)，并且囊括近些年來(lái)相關(guān)領(lǐng)域的優(yōu)化問(wèn)題，回顧了相關(guān)成果的研究熱點(diǎn)、模型特征，并提出了未來(lái)公路車(chē)貨匹配研究中應(yīng)該關(guān)注的主要問(wèn)題。

1? 車(chē)貨匹配決策建模理論研究

車(chē)貨的有效匹配可以提高物流資源的利用率，降低運(yùn)輸車(chē)輛的空駛率。本文主要從車(chē)貨匹配決策建模方面對(duì)前人的研究文獻(xiàn)做簡(jiǎn)要綜述。

陳進(jìn)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(jìn)行權(quán)重賦值，結(jié)合車(chē)貨匹配網(wǎng)站的業(yè)務(wù)流程構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。姚國(guó)龍[2]提出結(jié)合精益物流思想特征和專(zhuān)家調(diào)查法對(duì)車(chē)貨匹配中的具體要素進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用定性與定量的AHP模糊綜合評(píng)價(jià)法分析過(guò)程中的問(wèn)題。張慶英等人[3]，采用權(quán)重分析法對(duì)物流企業(yè)和個(gè)體用戶交易指標(biāo)進(jìn)行打分，以承運(yùn)商和托運(yùn)方估值之和作為車(chē)貨信息匹配交易的撮合機(jī)制。孫彬[4]通過(guò)構(gòu)建智能匹配模型及指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)了基于地域因素的第四方物流平臺(tái)的供需智能匹配。李慧[5]運(yùn)用理論分析法，模糊綜合評(píng)價(jià)法和多目標(biāo)匹配排序法為供需匹配模塊建立以貨源方、車(chē)源方為主的車(chē)貨兩層篩選匹配指標(biāo)體系。胡覺(jué)等人[6]提出了利用信息評(píng)價(jià)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(chē)貨匹配問(wèn)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(chē)貨雙方多指標(biāo)語(yǔ)言評(píng)價(jià)體系。黃美華[8]等人根據(jù)車(chē)貨信息平臺(tái)的特點(diǎn)用最小二乘支持向量機(jī)來(lái)匹配需求信息，并建立了車(chē)貨信息匹配模型。吳廣盛[9]以貨源方和車(chē)源方為主導(dǎo)偏好因素提出車(chē)貨供需匹配排序模型，并提出匹配指標(biāo)和信譽(yù)評(píng)價(jià)體系。牟向偉等[10]提出了利用量子進(jìn)化算法對(duì)車(chē)貨匹配模型進(jìn)行設(shè)計(jì)與改進(jìn)，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(wú)強(qiáng)可行解時(shí)最優(yōu)量子個(gè)體的選擇問(wèn)題。陳火根[11]等人討論了在電子交易市場(chǎng)上利用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信息建立了子目標(biāo)任務(wù)，人工干預(yù)交易協(xié)商，并實(shí)現(xiàn)車(chē)貨匹配資源自動(dòng)配對(duì)。陸慧娟等人[12]利用軟件及服務(wù)（SaaS）與計(jì)算機(jī)支持的協(xié)同工作（CsCw）相結(jié)合，采用車(chē)輛混合禁忌搜索算法，構(gòu)建“貨找車(chē)”的高智能車(chē)貨匹配系統(tǒng)。王訓(xùn)斌等人[13]構(gòu)建了多目標(biāo)多層級(jí)公路車(chē)貨匹配系統(tǒng)，并采用車(chē)輛混合禁忌搜索算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。陸江[14]研究了基于虛擬物流平臺(tái)的公路零擔(dān)運(yùn)輸車(chē)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(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了算法。張濤和趙冰潔[15]運(yùn)用遺傳算法對(duì)車(chē)輛調(diào)度實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行研究。李建民[16]等人針對(duì)車(chē)貨配載過(guò)程中的貨選車(chē)和混載的問(wèn)題構(gòu)建了多目標(biāo)規(guī)劃模型，并提出運(yùn)送價(jià)格和車(chē)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(yǔ)義網(wǎng)本體和自定義推理規(guī)則為知識(shí)導(dǎo)向搭建了車(chē)貨基于語(yǔ)義的相互匹配。張璐[18]通過(guò)了解交易雙方策略，研究并分析了基于公路貨運(yùn)信息平臺(tái)的組合拍賣(mài)機(jī)制對(duì)運(yùn)力資源的訂單分配等領(lǐng)域問(wèn)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(yùn)價(jià)機(jī)制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和微粒子群智能算法對(duì)運(yùn)力組織優(yōu)化模型進(jìn)行了求解。Karen Renee Smilowitz[21]通過(guò)分析研究實(shí)例UPS路網(wǎng)對(duì)多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)表了最新的見(jiàn)解。Lao和Goh[22]用JAZZ技術(shù)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)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(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)”，禁忌算法，模糊綜合評(píng)價(jià)法，層次分析法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，微粒子群等。對(duì)車(chē)貨智能匹配功能和車(chē)貨雙方的多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系也進(jìn)行了較豐富的研究。

2? 車(chē)貨匹配相關(guān)理論方法研究

在合理的市場(chǎng)機(jī)制下雙方能夠基于各自的偏好進(jìn)行穩(wěn)定的市場(chǎng)匹配稱(chēng)之為雙邊匹配理論，以其為基礎(chǔ)導(dǎo)向從車(chē)貨匹配平臺(tái)與車(chē)、貨雙方關(guān)系出發(fā)，運(yùn)用分析方法和建模，能夠有效的解決實(shí)際問(wèn)題。所以本文重點(diǎn)探討雙邊匹配理論在車(chē)貨匹配問(wèn)題上的研究。

國(guó)內(nèi)相關(guān)研究成果：賈興洪等人[23]基于雙邊市場(chǎng)和演化博弈理論，構(gòu)建了車(chē)貨匹配平臺(tái)雙邊用戶交易博弈模型，提出平臺(tái)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(tái)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(jī)制對(duì)平臺(tái)用戶資質(zhì)進(jìn)行認(rèn)證。趙保燕[25]以雙邊市場(chǎng)理論為基礎(chǔ)構(gòu)建了車(chē)貨物流平臺(tái)并用平衡計(jì)分卡模型對(duì)模式的各個(gè)維度進(jìn)行評(píng)價(jià)。李銘洋等人[26]基于車(chē)貨雙方的序值偏好，構(gòu)建了主體序值和最小的目標(biāo)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(diǎn)，建立了以滿意度最大化為目標(biāo)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(wèn)題，提出按重要性從大到小排序，使每一個(gè)結(jié)點(diǎn)上的匹配主體都盡量得到最優(yōu)匹配。

國(guó)外相關(guān)研究成果：Roth[29]最早明確公開(kāi)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(shí)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(wèn)題”。Rochet等人[31]在其working paper中首先從價(jià)格結(jié)構(gòu)的不對(duì)稱(chēng)性角度給出了雙邊市場(chǎng)的定義。Armstrong [32]進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了雙邊市場(chǎng)中一邊用戶對(duì)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(wèn)題。Vate[34]在研究中指出最大化線性目標(biāo)函數(shù)的穩(wěn)定匹配能夠通過(guò)線性規(guī)劃計(jì)算出來(lái)，認(rèn)為穩(wěn)定匹配是一個(gè)線性規(guī)劃問(wèn)題。Fleinr[35]提出可以用不動(dòng)點(diǎn)理論來(lái)解釋雙邊匹配問(wèn)題并分析了Gale-Shapley的穩(wěn)定婚姻理論與Tarsk不動(dòng)點(diǎn)理論的聯(lián)系。Roth[36]在雙邊匹配市場(chǎng)的理論基礎(chǔ)上創(chuàng)新性的提出了如何識(shí)別非空內(nèi)部點(diǎn)的方法，同時(shí)在Shapley和Shubik[37]研究的轉(zhuǎn)讓市場(chǎng)的理論核心基礎(chǔ)上得出一套固定點(diǎn)。Korkmaz等人[38]提出雙邊匹配模型是將雇員和雇主進(jìn)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(wèn)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(kāi)拓性的研究。車(chē)貨匹配依據(jù)雙邊匹配理論可以分為一對(duì)一匹配，一對(duì)多匹配，多對(duì)多匹配模型。但雙邊匹配理論針對(duì)車(chē)貨匹配問(wèn)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(chē)貨匹配信息平臺(tái)研究

當(dāng)下我國(guó)公路貨運(yùn)成本居高不下，存在大量物流資源的浪費(fèi)，而其中很重要的原因就是物流信息不對(duì)稱(chēng)。車(chē)貨匹配信息平臺(tái)的設(shè)計(jì)就是為了減少或消除信息不對(duì)稱(chēng)，實(shí)現(xiàn)車(chē)貨在最優(yōu)條件下的匹配。本文主要是從車(chē)貨匹配信息平臺(tái)方面進(jìn)行闡述。

刑鵬[39]針對(duì)車(chē)貨匹配信息平臺(tái)問(wèn)題提出加強(qiáng)云計(jì)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(yùn)行業(yè)的主要問(wèn)題，不僅指出了車(chē)貨匹配信息平臺(tái)給車(chē)貨雙方和社會(huì)帶來(lái)的正面意義還提出交易安全性和信息真實(shí)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(duì)物流信息平臺(tái)與車(chē)貨匹配信息平臺(tái)進(jìn)行對(duì)比，強(qiáng)調(diào)了資源整合的重要性 。張松[42]針對(duì)貨運(yùn)配載行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀提出了影響公路貨運(yùn)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(yùn)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)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(dāng)趨于隨機(jī)與碎片化模式。熊宜強(qiáng)[44]提出利用“反饋式競(jìng)爭(zhēng)法”進(jìn)行權(quán)重改進(jìn)，研究了車(chē)貨匹配排序誠(chéng)信激勵(lì)機(jī)制和信號(hào)博弈模型等級(jí)劃分機(jī)制。

在車(chē)貨匹配信息平臺(tái)中物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)扮演著重要的角色，不僅能夠?yàn)橄到y(tǒng)結(jié)構(gòu)提供科學(xué)依據(jù)，還可以為未來(lái)智能發(fā)展方向，及運(yùn)作機(jī)理提供建設(shè)性思路。

4? 研究回顧與展望

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的綜述與回顧，了解到國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)借助各種方法及理論知識(shí)，對(duì)車(chē)貨匹配建模決策及信息平臺(tái)功能進(jìn)行了系統(tǒng)研究，又從不同方面對(duì)車(chē)貨匹配問(wèn)題及進(jìn)行了深度細(xì)化分析，為公路貨運(yùn)車(chē)貨匹配問(wèn)題提供了大量的理論和方法支撐。但是在車(chē)貨匹配問(wèn)題上，尚有很多問(wèn)題有待深入研究，而未來(lái)需要關(guān)注以下幾個(gè)方面：第一，現(xiàn)有的車(chē)貨匹配平臺(tái)在運(yùn)營(yíng)中往往追求車(chē)貨雙方海量數(shù)據(jù)信息，卻沒(méi)有突出平臺(tái)自身的特色，已有的文獻(xiàn)很少給出能體現(xiàn)特色或重點(diǎn)交易類(lèi)型的車(chē)貨匹配，例如冷鏈物流，零擔(dān)物流，由于其自身的特殊性有十分可觀的市場(chǎng)前景和發(fā)展空間，應(yīng)當(dāng)進(jìn)行深入挖掘。第二，一些研究還存在自身的局限性，由于車(chē)貨匹配平臺(tái)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(gè)時(shí)間段內(nèi)，結(jié)果會(huì)與實(shí)際存在較大差異，需要進(jìn)一步加強(qiáng)信息指標(biāo)的真實(shí)性。第三，車(chē)貨雙方達(dá)到最優(yōu)匹配需要參考多目標(biāo)多層次匹配因素，已有成果大多是通過(guò)專(zhuān)家調(diào)查法，層次分析法及模糊綜合評(píng)價(jià)法等篩選和確定權(quán)重的，可以進(jìn)一步對(duì)研究方法進(jìn)行優(yōu)化使得選取因素更合理，評(píng)價(jià)指標(biāo)更科學(xué)。第四，現(xiàn)有的車(chē)貨匹配文獻(xiàn)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(shí)踐應(yīng)用較強(qiáng)的評(píng)價(jià)內(nèi)容。應(yīng)當(dāng)多針對(duì)車(chē)貨匹配具體流程和影響因素，進(jìn)一步豐富實(shí)證內(nèi)容。

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作者簡(jiǎn)介：王蓓蓓（1994-），女，河北張家口人，南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楣坟涍\(yùn)車(chē)貨匹配;崔杰（1978-），男，江蘇泗陽(yáng)人，博士，教授，碩導(dǎo)，研究方向?yàn)闆Q策理論與方法、系統(tǒng)工程。