文献综述（或调研报告）：
传统的公路货物运输由于物流的供需信息不对称，导致车辆满载率低、返程空载率高和污染严重等问题。随着互联网技术的不断发展，出现了提供物流信息的平台，实现数字化，慢慢地又出现了作为物流信息发布的平台同时提供撮合交易的功能，提供了车源信息与货源信息的匹配，帮助车货双方快速实现车找货和货找车。但是此类平台还不具备较高的匹配效率和匹配精准度。车货匹配源自双边匹配问题，实际上一般也属于多目标决策问题。关于车货匹配方面和双边匹配方面的问题，是国内外学者研究的热点，关于双边匹配的研究主要集中在算法研究、决策方法与模型以及双边匹配在不同领域和市场的应用，关于车货匹配的研究主要集中在平台的运营管理和设计和车货匹配方法与模型方面。
1.双边匹配的算法研究
国外学者对双边匹配问题的研究较早，研究成果也相对比较成熟。Gale和Shapley（1962）对大学录取和男女婚姻匹配问题的研究中，提出了Gale-Shapley算法来获得最优稳定匹配结果，由此，双边匹配的概念开始出现。稳定匹配是指，任何的单代理人或一对代理人的改变都不会影响匹配集合。双边匹配就是两个包含范围不同的集合里面的主体有各自的偏好，通过恰当的方法，考虑双方的偏好，形成可以达到双方满意度最大的稳定匹配结果。此后，众人在双边匹配算法方面进行了许多研究。Deng Kui和Ruey、Jen等人（2009）针对人员分配问题，考虑了不同职位之间的联系以及人员之间的个体差异，提出了模糊双目标规划模型，并基于此设计了一种启发式算法进行求解。Xinkai 、Chun和Daniel等 （2015）提出了一种双边动态服务市场的匹配算法，其中服务提供者和客户构成两个不相交的集合，市场一端的代理只能与另一端的代理进行匹配，设计了基于重匹配和基于修复的匹配模型的算法。Marco和Dianat（2016）研究了基于Gale-Shapley延迟接受算法的集中式匹配交换中心的策略行为。Maacute;rcio、Weigang、Reinaldo（2018）利用双边市场匹配方法，综合了航空行业的地面延误计划，提出的顶部交易周期CDM算法，说明了TTC-CDM模型在ATM机的槽位分配中的有效应用，并说明了在决策过程中考虑空管和航空公司以外的机场管理者的偏好的优势。王彦博和于瀚辰、沈体雁（2018）以医院和学生的匹配为例提出了WYS算法，该算法非单边占优，对医院和学生双方没有明显的倾向性，没有优先照顾申请方的偏好，不存在先申请的一方的效用高于被申请方的效用的情况，并且提高了效用最差者的满意度，提升了双方的总体效用。
2.双边匹配问题决策方法及模型
在关于双边匹配问题的决策方面，主体偏好往往是研究的出发点，考虑主体偏好，最大化主体满意度往往是要解决的问题。Hanna（2010）研究了双边匹配市场解体的原因和福利后果，认为偏好的相似性是导致认知解体的一个重要因素。特别是，它表明，在事后稳定机制下，当参与者有更多相似偏好时，更有可能发生解体。Emiliya和Dinko（2011）在假设每个代理对其自身市场侧的组和相反市场侧的组都有偏好的条件下研究双边联盟匹配问题。Eduardo（2014）研究了不完全竞争双边匹配市场的一个简单均衡模型。公司和工人可能对另一方的匹配有不同的偏好，并且该模型允许统一和个性化的工资或合同。林杨和王应明（2015）针对需要主体直接给出满意度这一条件过于苛刻的问题，提出了一种考虑直觉模糊偏好关系的双边稳定匹配方法。乐琦（2017）从匹配意愿的视角研究了基于直觉模糊集信息的双边匹配问题，以每个主体得分最大为目标，在一对一双边匹配约束条件下，建立了双边匹配模型。尤欣赏，陈通和杨庆（2017）针对公共文化服务设施建设项目与私人部门之间的匹配问题，提出了一种双边匹配的决策方法，该方法同时考虑了评价标准权重和主体满意度。赵晓冬，臧誉琪和骆严严（2018）依据双边匹配主体给出的偏好信息，通过广义优序法将偏好信息转化为满意度，基于匹配主体掌握的信息量通常是随着时间向后不断增加的, 相应的对最终匹配决策的影响是随着时间向前不断衰减的实际情况，采用指数衰减模型确定不同时刻的信息对最终匹配决策的影响程度的权重，然后以双方各自总体满意度最大化为目标建立多目标动态匹配模型。孔德财和姜艳萍（2018）针对企业不同工作岗位之间往往都存在一定的关联性，考虑不同工作岗位上人员之间的协同关系和岗位的双边匹配问题，建立了以人员对岗位满意度最大、岗位对人员个体技能满意度最大和人员之间协同度最大为目标的多目标优化模型，并设计了一种多目标离散差分进化算法进行求解。汪新凡、贾翔和孔令政（2019）针对具有主体期望水平的有差异区间型多准则双边匹配决策问题，提出了一种基于属性测度的双边匹配决策方法。熊化峰、孙英华和李建波等（2019）对双边匹配类问题进行抽象建模，改进属性匹配度计算模型，求出匹配双方的偏好序，引入机器学习的思想改进蚁群算法对之求解。除考虑主体意愿之外，还有考虑心理感知的双边匹配决策方法方面的研究。例如，李铭洋、李博和曹萍萍等（2017）针对具有指标期望的双边匹配决策问题，依据失望理论，提出一种考虑双方主体的期望与真实水平的大小关系而产生的失望-欣喜的心理感知的双边匹配决策方法。陈希和王娟（2018）针对智能平台下医疗服务供需双方匹配的现实问题，提出了一种考虑主体心理行为的决策方法。在该方法中，考虑了医疗服务过程中主体的期望和犹豫不确定的心理特征。张笛、孙涛和陈洪转等人（2019）在考虑匹配双方主体的后悔规避心理感知的情况下，对不确定偏好序和不确定语言偏好信息的一对一双边匹配问题进行研究，以最大化双边主体的感知效用为目标函数建立匹配模型并采用极大极小值法进行求解。
3.双边匹配在不同领域和市场的研究
双边匹配理论可以很好的解决资源优化和资源分配的问题，在众多领域有着广泛的应用，例如员工与岗位的匹配（2003）。Archishman，Alessandro和Michael（2010）研究了市场一方具有不完全信息和相互依赖估值的双边匹配问题。这种环境的一个例子是学院和学生之间的匹配市场，在这个市场中，学院接收到关于学生的部分信息信号。相同的，可以研究导师和学生之间的匹配，Christian、Alessandro和Michael（2018）将双边匹配概念应用于高等教育背景下的导师与学生的匹配。导师和学生都有自己的偏好，他们希望理想地与谁匹配，也希望避开谁。他们认为，将进化启发式和局部搜索方法相结合，可以找到最优的高质量解决方案，使我们能够找到最接近各自理想匹配的导师-学生对。Jiawei和Kejun（2013）研究了贷款市场中银行与企业之间的匹配问题。使用Fox(2010)匹配极大值估计器估计了一个多对一的双边匹配模型。研究结果支持了地理位置接近对信息收集和专业知识共享的重要性。Meghna、Pradeep和Patrick（2018）提出了一个多阶段随机优化公式来考虑潜在的未来需求场景，进一步研究服务器/服务与客户的在线时空匹配质量。
4.车货匹配平台的运营管理和设计研究
国内外学者对车货匹配信息平台的运营机制和平台设计进行了研究，有与用户产生直接联系的研究，也有从平台出发间接影响用户的研究。熊宜强（2015）使用信号博弈模型对现有的物流信息平台进行诚信激励机制研究。贾行洪、海峰和董瑞（2017）探讨了平台用户从多属性向单属性演化的控制问题。刘硕和李宝珠（2018）采用层次分析法和模糊综合评价法相结合，基于车货匹配平台用户对服务质量进行了综合评价。陈进博、戚铭尧及缪立新（2015）结合车货匹配网站的业务流程，从信息、功能和效益三个方面构建了车货匹配网站的评价指标体系，并结合专家打分法和MA-OWA算子对指标进行权重赋值。秦东（2018）对生态型物流信息平台利益渠道及分配机制进行研究。陆逸先、毛玉竹和孔德财（2018）比较了现有货运信息平台的优劣势，从运作方式层面给出意见。陈动福（2018）以货车帮为例，研究了提高车货匹配效率可努力的五大途径。宋志刚（2018）以运满满为例，研究了车货匹配平台的价值创造逻辑的演进。
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