基于灰色絕對關(guān)聯(lián)度的車貨雙邊匹配決策研究

王蓓蓓　崔杰　孔德財

摘要：針對含有灰色，模糊等不確定信息的車貨供需雙邊匹配決策問題，利用灰色絕對關(guān)聯(lián)度分析法測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)計車貨供需匹配方案，提高雙方主體的滿意度和匹配率，運用線性加權(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MATLAB軟件求解出最優(yōu)匹配方案，利用算例驗證了其可操作性和實用性。本文為車貨供需匹配領(lǐng)域的研究提供了方法支撐，對提高我國公路貨運物流效率具有現(xiàn)實意義。

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：U492.3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）23-0122-04

0 ?引言

公路貨物運輸業(yè)一直是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一個基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。據(jù)統(tǒng)計公報顯示，2017全年貨物運輸總量479億噸，其中公路貨物運輸總量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。但是目前我國貨運物流行業(yè)面臨供需信息爆炸性增長、匹配信息不對稱，貨運配載效率低，物流成本居高不下等困境，相比歐美等發(fā)達(dá)國家差距尤為明顯。

目前現(xiàn)有的研究：孫熙安[1]在分析國內(nèi)物流信息平臺的現(xiàn)狀和存在的問題基礎(chǔ)上，歸納了物流信息平臺的四種運營模式，并提出了公路貨運車貨匹配信息平臺應(yīng)該具備的功能。張松[2]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。熊宜強(qiáng)[3]提出利用“反饋式競爭法”進(jìn)行權(quán)重改進(jìn)，研究了車貨匹配排序誠信激勵機(jī)制和信號博弈模型等級劃分機(jī)制。賈興洪[4]等人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。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)定婚姻匹配問題”。 Rochet[8]等人在其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。

貨源方在匹配過程中也不能進(jìn)行客觀判斷，雙方在互評滿意度時，也存在一定主觀不可控因素。所以本文針對含有灰色，模糊等不確定信息的車貨供需雙邊匹配問題，利用灰色絕對關(guān)聯(lián)度分析法測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)計車貨供需匹配方案，提高雙方主體的滿意度和匹配率，運用線性加權(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MATLAB軟件求解出最優(yōu)匹配方案。對節(jié)省時間及物流成本，提高車貨配載效率，加強(qiáng)公路貨運物流資源整合具有現(xiàn)實意義。

1 ?問題描述

1.1 問題描述

當(dāng)下公路貨運存在大量的物流資源浪費。車貨供需匹配平臺的設(shè)計是為了減少和消除供需雙方的信息不對稱，實現(xiàn)雙方在恰當(dāng)?shù)臅r間、地點，用合適的車輛承運一定的貨物。車貨供需匹配是以車貨匹配信息平臺為中介，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，對于甲方主體ai與其理想匹配對象的關(guān)聯(lián)度越大，表明其對乙方主體bj滿意度越高;對于乙方主體bj與其理想匹配對象的關(guān)聯(lián)度越小，表明其對甲方主體ai評價越差，滿意度越低;依據(jù)匹配對象ai和bj對彼此的滿意度，可確定甲方主體A對乙方主體B的滿意度矩陣α=[αij]m×n和乙方主體B對甲方主體A的滿意度矩陣β=[βij]m×n。

2.2 多對多灰色雙邊匹配決策模型

2.2.1 車貨雙方評價指標(biāo)模型

其中，車貨雙方評價指標(biāo)將載重率和長度匹配率統(tǒng)稱為利用率評價指標(biāo)C1和D1。車型匹配率評價指標(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)值評價指標(biāo)，其數(shù)值參考累計交易的信譽(yù)評價等級《車貨雙方信譽(yù)水平分級標(biāo)準(zhǔn)》。C4為時間匹配率，（Ti1，Ti2）為貨源方規(guī)定的貨物到達(dá)時間。D4為空駛率評價指標(biāo)，空駛率越小對匹配效益越好，因此本文建立反向指標(biāo)來D*計算空駛率指標(biāo)滿意度。C5為車主路線熟悉度評價指標(biāo)，以三個月內(nèi)的最低次數(shù)與最高次數(shù)與總次數(shù)的比值來確定參考范圍。D5為運費匹配率評價指標(biāo)，（P1，P2）為貨源方能承受的價格范圍，匹配后根據(jù)雙方匹配程度高低在價格范圍內(nèi)適度調(diào)整，確保雙方利益最大化。

2.2.2 多對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，我國涌現(xiàn)了一批以車貨供需匹配為主的物流信息平臺等新型服務(wù)模式與新型物流業(yè)態(tài)。本文以中儲智運有限公司數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對多對多雙邊匹配模型進(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力車主等依次命名為（B1，B2，…，B8）。假定貨車空載時7L/噸公里，載貨時15L/噸公里，油價為6.03元/L。在前文建立的雙邊評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過收集，整理，計算我們可以得到車貨雙方相互的評價指標(biāo)屬性值，可確定貨源方評價車源方關(guān)于屬性集合理想匹配對象為a0=（[1，1]，[1，1]，[0.8，1]，[0.88，0.92]，[0.86，0.91]）;車源方評價車貨源方為b0=（[1，1]，[1，1]，[0.8，1]，[0，0.93]，[0.91，0.97]）。利用灰色絕對關(guān)聯(lián)度滿意度測度（7），（8），可求得車貨雙方匹配的互相滿意度系數(shù)，并通過灰色關(guān)聯(lián)序滿意度測度[11]法與本文所求滿意度矩陣進(jìn)行對比，驗證其方法有效性。

由表5對比可得，相較于其他滿意度測度法，本文灰色絕對關(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，計算過程更為簡潔明了，匹配結(jié)果更契合實際選擇。

3.2 雙邊匹配

根據(jù)車貨雙方的互評滿意度矩陣。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關(guān)聯(lián)度的多指標(biāo)評價信息雙邊匹配決策方法。通過灰色絕對關(guān)聯(lián)度進(jìn)行滿意度測度，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。并通過算例分析對方法的可行性進(jìn)行了驗證，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用性。后續(xù)將深入研究大數(shù)據(jù)下實現(xiàn)快速匹配的灰色雙邊匹配決策模型。

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