随着‘互联网+流通’政策的实施,货运信息平台由幕后走向台前,但其在运作过程中仍存在着定价混乱、匹配效率低等问题,为促进平台健康发展,需解决平台车货匹配过程中的关键问题,以达到建立完善车货匹配机制的目的。因此,针对主流模式下货运信息平台车货匹配过程中的关键问题展开研究,具有重要的理论价值与现实意义。本文分析总结了竞价模式与派单模式平台的关键问题,针对其中三个关键问题,两种模式下车货属性匹配问题、竞价模式下平台定价问题与派单模式下平台路线规划问题,展开具体研究,主要完成了以下工作:(1)分析了现有货运信息平台的主要运作模式,并对竞价模式与派单模式平台的运作流程进行了分析,以此确认了文章研究的关键问题及研究思路。(2)针对两种模式下平台车货属性匹配问题,定义了该特殊的一对多匹配问题,设计了复制货主主体的方法,并考虑匹配稳定性,将问题转换为一对一双边稳定匹配问题,建立了考虑用户偏好指标的多目标双边匹配模型,借鉴隶属度函数的思想,将多目标模型转换为单目标模型进行求解,通过案例计算验证了设计方法可实现属性匹配结果的多样化输出。(3)针对竞价模式平台定价问题,考虑不同的市场环境与用户归属特性,基于双边市场理论与Hotelling模型,建立了考虑平台差异化、平台规模、用户习惯等因素的多阶段博弈定价模型,在此基础上建立了考虑心理压力、静态贴现率等因素的货主、备选承运人竞价博弈模型,并运用数学推导与数值仿真明确了各因素对平台定价与成交运费的影响,提出推动平台发展建议。(4)针对派单模式平台路线规划问题,设计了一种三阶段的求解算法,通过改进K-mediods算法划分原始数据,,将原问题转换成一组SDVRPTW问题;设计融合节约里程法的改进多蚁群算法对转换后的问题求解,改进了算法基本规则、求解策略,并引入2-opt邻域搜索提高解的质量,通过对测试案例反复运行,确定了算法参数选取规则。通过算例分析验证改进算法的可行性,并与GA-ACO算法求解同规模的SDVRPTW问题结果进行对比,验证了算法的有效性,同时根据各阶段的结果对比证明了平台协助区域内多车场共同配送的经济性。论文的研究工作一定程度上丰富了双边匹配理论、多阶段价格博弈理论以及蚁群算法理论,对于建立完善平台车货匹配机制也有一定的借鉴作用。