伴随着商品市场的全球化发展,物流、运输行业也在快速地成长。在国际市场上,货物运输更多的依赖于海上运输,尤其是远洋运输。但是航运信息量大、信息不对称、市场供求信息无法及时准确把握、相关优化决策分析技术缺乏等因素,导致了船舶空载率高、货物运输不及时、运输质量不高的现状。因此,需要有满足远洋运输行业特定需求的船货匹配方法。在有效方法的指导下,交易方可以更加迅速地为货物选择最适合的船舶来装运或为船舶选择最合适的货物来占用其运输能力,从而减少船舶的空载航行时间和等待时间,降低空载费用,控制待运货物的积压、滞留时间及成本。本文的研究是将快速地找出尽可能多的潜在的商业机会,减少匹配误差作为最终目标。因此,本文详细研究了满足远洋运输行业特定需求的船货匹配方法,从多属性匹配的思想出发,提出有效的属性描述方法、匹配损失及收益的计算方法。借助启发式算法的灵活性、易于与业务特定相结合的优势,为三种实际常见的业务场景,即以货定船、以船定货和船货双边匹配,分别构建了相应的多属性约束模型,定义了合理的启发式规则,将各种约束分散在多个阶段考虑,较好地限制了解空间规模,从而快速地求解多属性匹配问题。最后,本文将研究的船货匹配方法与Uniwell(H.K.)公司的实际应用相结合,借助实际业务数据,分析、验证本文提出的匹配方法的有效性。并且,进一步挖掘了船货匹配方法可能的扩展应用。本课题的研究为类似Uniwell(H.K.)这样的远洋运输公司提供了航次预估阶段船舶与货物匹配的解决方案,提升了远洋运输公司在市场水平持续低迷、燃油成本大幅上涨的不利情况下得以保证收益水平的能力。综上所述,论文的研究成果具有较高的理论意义和实用价值。