物流行业作为我国国民经济的基础行业,在我国经济发展过程中发挥着举足轻重的作用。近年来,物流行业发展迅猛,但物流效率低下、客户与物流满意度较低等问题依旧严重。现如今关于客户与物流之间匹配关系的研究还比较少,因此如何解决客户与物流的匹配关系,实现高效的交易和匹配具有重要意义。第四方物流因其能够充分利用社会资源,提高物流效率,而受到越来越多的关注。因此,本文在第四方物流的基础上研究客户与物流之间的匹配关系,并引入稳定匹配概念,实现双方高效稳定的匹配关系。最终,本文选题为第四方物流下的一对多稳定物流匹配。在对现有研究和资料进行总结的基础上,本文主要进行了如下工作:本文首先研究了基于第四方物流的一对多稳定物流匹配问题。其中,第四方物流作为双方匹配的基础和平台,其收集双方信息通过协商机制得到协商双方的最大满意度和属性值。然后,将满意度转化为偏好序列,以最小化整体偏好之和为目标,加入稳定性约束条件实现稳定匹配。为求解上述问题,本文建立了整数规划模型,利用CPLEX对该模型进行求解。由于该问题的复杂性,本文设计粒子群算法在大规模下对其进行求解,并与CPLEX解进行对比分析。实验分析结果表明,通过与非稳定匹配模型相对比,稳定匹配在稳定性和偏好公平性方面都有较出色的表现,并且在稳定匹配对的整体满意度方面要优于非稳定匹配。在稳定匹配过程中通过调整匹配双方能力大小,最终匹配结果符合实际市场规律。在协商阶段调整公平性阈值,则会导致最终匹配对的公平性变化。接下来,本文研究了不完全偏好下的一对多稳定物流匹配问题。在之前的研究中,认为客户一定会接受最终的匹配解,本部分考虑了由于客户自身心理预期会将达不到自身预期的物流方直接过滤掉,导致最终客户的匹配序列为不完全偏好序列。由于该问题与上述问题相比更加复杂,不能简单地在匹配结束之后删掉不满足客户预期的匹配对,所以本文建立了相应的整数规划模型对其进行求解。实验分析结果表明,针对不同的客户心理预期,能够发现随着客户心理预期的增大,客户的平均满意度、满意率增大,但是匹配个数减少,双方整体满意度之和减少。并且,与先匹配后剔除的方法相比,本方法在匹配对数、整体满意度和稳定性方面都具有更为出色的表现。在文章的最后,对本文的研究内容进行总结,并列举了将来可供研究和探讨的方向。