王蓓蓓　崔杰　孔德財(cái)

摘要：針對(duì)含有灰色，模糊等不確定信息的車貨供需雙邊匹配決策問(wèn)題，利用灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度分析法測(cè)度匹配主體的滿意度，建立基于匹配距離和匹配距離偏差最小的多目標(biāo)灰色雙邊匹配模型，有效地設(shè)計(jì)車貨供需匹配方案，提高雙方主體的滿意度和匹配率，運(yùn)用線性加權(quán)法將多目標(biāo)匹配模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型，并通過(guò)MATLAB軟件求解出最優(yōu)匹配方案，利用算例驗(yàn)證了其可操作性和實(shí)用性。本文為車貨供需匹配領(lǐng)域的研究提供了方法支撐，對(duì)提高我國(guó)公路貨運(yùn)物流效率具有現(xiàn)實(shí)意義。

Abstract： With respect to the two-sided matching decision-making problems with grey and fuzzy information， based on matching distance and matching distance deviation， the thought and method of grey absolute incidence analysis is exploited to establish a two-sided matching decision-making model. It effectively designs the matching scheme of vehicle and cargo supply and demand， and improves the satisfaction and matching rate of the two-sided. The multi-objective matching model is transformed into a single-objective optimization model by a linear weighted method， and the optimal matching scheme is solved by MATLAB. And its operability and practicability are checked by an example. This paper provides method support for the research in the field of vehicle and cargo supply and demand matching and has practical significance for increasing the efficiency of highway freight logistics in China.

關(guān)鍵詞：車貨供需;灰色;雙邊匹配;多目標(biāo)

Key words： vehicle cargo supply and demand;grey;two-sided matching;multi-objective

中圖分類號(hào)：U492.3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1006-4311（2019）23-0122-04

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)。據(jù)統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，2017全年貨物運(yùn)輸總量479億噸，其中公路貨物運(yùn)輸總量368億噸，同比增長(zhǎng)10.1%;可見公路運(yùn)輸?shù)恼急仍谒薪煌ㄟ\(yùn)輸方式中是最高的。但是目前我國(guó)貨運(yùn)物流行業(yè)面臨供需信息爆炸性增長(zhǎng)、匹配信息不對(duì)稱，貨運(yùn)配載效率低，物流成本居高不下等困境，相比歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家差距尤為明顯。

目前現(xiàn)有的研究：孫熙安[1]在分析國(guó)內(nèi)物流信息平臺(tái)的現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題基礎(chǔ)上，歸納了物流信息平臺(tái)的四種運(yùn)營(yíng)模式，并提出了公路貨運(yùn)車貨匹配信息平臺(tái)應(yīng)該具備的功能。張松[2]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。熊宜強(qiáng)[3]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。賈興洪[4]等人基于雙邊市場(chǎng)和演化博弈理論，構(gòu)建了車貨匹配平臺(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。樊治平[5]等人給出了雙邊、穩(wěn)定和滿意匹配的相關(guān)概念，以雙邊滿意度最大為目標(biāo)函數(shù)建立了雙邊匹配模型。Roth[6]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(shí)例子。Gale和Shapley[7]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[8]等人在其working paper中首先從價(jià)格結(jié)構(gòu)的不對(duì)稱性角度給出了雙邊市場(chǎng)的定義。

貨源方在匹配過(guò)程中也不能進(jìn)行客觀判斷，雙方在互評(píng)滿意度時(shí)，也存在一定主觀不可控因素。所以本文針對(duì)含有灰色，模糊等不確定信息的車貨供需雙邊匹配問(wèn)題，利用灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度分析法測(cè)度匹配主體的滿意度，建立基于匹配距離和匹配距離偏差最小的多目標(biāo)灰色雙邊匹配模型，有效地設(shè)計(jì)車貨供需匹配方案，提高雙方主體的滿意度和匹配率，運(yùn)用線性加權(quán)法將多目標(biāo)匹配模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型，并通過(guò)MATLAB軟件求解出最優(yōu)匹配方案。對(duì)節(jié)省時(shí)間及物流成本，提高車貨配載效率，加強(qiáng)公路貨運(yùn)物流資源整合具有現(xiàn)實(shí)意義。

1 ?問(wèn)題描述

1.1 問(wèn)題描述

當(dāng)下公路貨運(yùn)存在大量的物流資源浪費(fèi)。車貨供需匹配平臺(tái)的設(shè)計(jì)是為了減少和消除供需雙方的信息不對(duì)稱，實(shí)現(xiàn)雙方在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間、地點(diǎn)，用合適的車輛承運(yùn)一定的貨物。車貨供需匹配是以車貨匹配信息平臺(tái)為中介，使貨源方與車源方進(jìn)行雙向選擇。（圖1）

根據(jù)上述定義和灰色關(guān)聯(lián)分析的內(nèi)涵，可知，對(duì)于甲方主體ai與其理想匹配對(duì)象的關(guān)聯(lián)度越大，表明其對(duì)乙方主體bj滿意度越高;對(duì)于乙方主體bj與其理想匹配對(duì)象的關(guān)聯(lián)度越小，表明其對(duì)甲方主體ai評(píng)價(jià)越差，滿意度越低;依據(jù)匹配對(duì)象ai和bj對(duì)彼此的滿意度，可確定甲方主體A對(duì)乙方主體B的滿意度矩陣α=[αij]m×n和乙方主體B對(duì)甲方主體A的滿意度矩陣β=[βij]m×n。

2.2 多對(duì)多灰色雙邊匹配決策模型

2.2.1 車貨雙方評(píng)價(jià)指標(biāo)模型

其中，車貨雙方評(píng)價(jià)指標(biāo)將載重率和長(zhǎng)度匹配率統(tǒng)稱為利用率評(píng)價(jià)指標(biāo)C1和D1。車型匹配率評(píng)價(jià)指標(biāo)C2和D2為0-1型指標(biāo)，如若符合滿意度區(qū)間數(shù)為（1，1）否則區(qū)間數(shù)為（0，0）。D3和C3為司機(jī)和貨主信譽(yù)值評(píng)價(jià)指標(biāo)，其數(shù)值參考累計(jì)交易的信譽(yù)評(píng)價(jià)等級(jí)《車貨雙方信譽(yù)水平分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》。C4為時(shí)間匹配率，（Ti1，Ti2）為貨源方規(guī)定的貨物到達(dá)時(shí)間。D4為空駛率評(píng)價(jià)指標(biāo)，空駛率越小對(duì)匹配效益越好，因此本文建立反向指標(biāo)來(lái)D*計(jì)算空駛率指標(biāo)滿意度。C5為車主路線熟悉度評(píng)價(jià)指標(biāo)，以三個(gè)月內(nèi)的最低次數(shù)與最高次數(shù)與總次數(shù)的比值來(lái)確定參考范圍。D5為運(yùn)費(fèi)匹配率評(píng)價(jià)指標(biāo)，（P1，P2）為貨源方能承受的價(jià)格范圍，匹配后根據(jù)雙方匹配程度高低在價(jià)格范圍內(nèi)適度調(diào)整，確保雙方利益最大化。

2.2.2 多對(duì)多雙邊匹配決策模型

設(shè)xij為決策變量，其中，xij={0，1}。如果xij=1，則表明甲方主體ai和乙方主體bj完成匹配;xij=0表示甲方主體ai和乙方主體bj沒有完成匹配。

3 ?案例分析

3.1 滿意度矩陣求解

近年來(lái)，我國(guó)涌現(xiàn)了一批以車貨供需匹配為主的物流信息平臺(tái)等新型服務(wù)模式與新型物流業(yè)態(tài)。本文以中儲(chǔ)智運(yùn)有限公司數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)多對(duì)多雙邊匹配模型進(jìn)行構(gòu)建與演示[10]。

本文命名貨主6人依次為（A1，A2，…，A6）將8為符合條件的空車運(yùn)力車主等依次命名為（B1，B2，…，B8）。假定貨車空載時(shí)7L/噸公里，載貨時(shí)15L/噸公里，油價(jià)為6.03元/L。在前文建立的雙邊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過(guò)收集，整理，計(jì)算我們可以得到車貨雙方相互的評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性值，可確定貨源方評(píng)價(jià)車源方關(guān)于屬性集合理想匹配對(duì)象為a0=（[1，1]，[1，1]，[0.8，1]，[0.88，0.92]，[0.86，0.91]）;車源方評(píng)價(jià)車貨源方為b0=（[1，1]，[1，1]，[0.8，1]，[0，0.93]，[0.91，0.97]）。利用灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度滿意度測(cè)度（7），（8），可求得車貨雙方匹配的互相滿意度系數(shù)，并通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)序滿意度測(cè)度[11]法與本文所求滿意度矩陣進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證其方法有效性。

由表5對(duì)比可得，相較于其他滿意度測(cè)度法，本文灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)序分析法所求得的滿意度更高，也就是匹配率更高，灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)序分析法利用的是匹配序列與最理想匹配序列的偏差所構(gòu)成的滿意度，在求解過(guò)程成中避免了利用指標(biāo)權(quán)重加權(quán)后才能得到的滿意度，計(jì)算過(guò)程更為簡(jiǎn)潔明了，匹配結(jié)果更契合實(shí)際選擇。

3.2 雙邊匹配

根據(jù)車貨雙方的互評(píng)滿意度矩陣。按照（11.1）（11.3）構(gòu)建車貨供需的雙邊匹配優(yōu)化模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化即：

將多目標(biāo)模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)模型，并用MATLAB進(jìn)行求解，得到最優(yōu)匹配結(jié)果為：x13=1，x24=1，x32=1，x48=1，x55=1，x66=1，由此得到的最優(yōu)解可得，貨主A1與車主B3匹配，貨主A2與車主B4匹配，貨主A3與車主B2匹配，貨主A4與車主B8匹配，貨主A5與車主B5匹配及貨主A6與車主B6匹配。

4 ?結(jié)論

本文以車輛信息平臺(tái)為背景，從匹配主體的滿意度和匹配方案的穩(wěn)定性出發(fā)，利用灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度理論和雙邊匹配優(yōu)化模型，構(gòu)建了一種基于灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度的多指標(biāo)評(píng)價(jià)信息雙邊匹配決策方法。通過(guò)灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行滿意度測(cè)度，以灰色區(qū)間的形式表現(xiàn)屬性值，既滿足匹配主體一定的主觀性，又能夠相對(duì)精確的確定屬性值的具體范圍，為后續(xù)的雙邊匹配提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。并通過(guò)算例分析對(duì)方法的可行性進(jìn)行了驗(yàn)證，利用MATLAB求解，得到求解結(jié)果與匹配方式。因此，該方法具有可操作性和實(shí)用性。后續(xù)將深入研究大數(shù)據(jù)下實(shí)現(xiàn)快速匹配的灰色雙邊匹配決策模型。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫熙安.基于因特網(wǎng)的公路貨運(yùn)配載信息平臺(tái)探討[J].物流技術(shù)，2009（01）：133-136.

[2]張松.基于公路貨運(yùn)返程配載優(yōu)化的物流信息平臺(tái)構(gòu)建[D].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2013.

[3]熊宜強(qiáng).物流公共信息平臺(tái)車貨匹配排序及誠(chéng)信激勵(lì)機(jī)制研究[D].清華大學(xué)，2015.

[4]賈興洪，海峰，董瑞.車貨匹配雙邊平臺(tái)單歸屬用戶比率提升控制設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2017.

[5]樊治平，李銘洋，樂埼.考慮穩(wěn)定匹配條件的雙邊滿意匹配決策方法[J].中國(guó)管理.

[6]Roth A E. Common and conflicting interests in two-sided matching markets [J].European Economic Review， 1985， 27（1）：75-96.

[7]Gale D， Shapley L. College admissions and the stability of marriage [J].American Mathematical Monthly， 1962， 69（1）：9-15.

[8]Rochet J C， Tirole J. Defining Two-sided Markets[R].IDEI： University of Toulouse， 2004.

[9]吳廣盛.考慮交易方偏好的車貨供需匹配模型研究[D].南京大學(xué)，2017.

[10]菅利榮，趙煥煥.灰色雙邊公平?jīng)Q策模型[J].科技管理研究，2017（22）：208-215.

[11]劉勇，熊曉旋，全冰婷.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的雙邊公平匹配決策模型及應(yīng)用[J].管理學(xué)報(bào)，2017.