公路货运过程中始终存在着信息匹配效率低下、空载率高、货运周期长等问题,这在很大程度上影响着我国物流运作的效率。随着国家层面对物流信息化发展的日益重视,国家连续出台了相关政策致力于提高物流信息匹配及对接效率。现有物流信息平台上虽然存在着数量巨大的车货源信息,但是由于当前货运平台的功能限制,车货匹配问题并没有得到很好的解决。事实上,车货供需信息的有效匹配推荐不仅可以降低匹配成本,提高双方交易效率,还能够提高用户粘性,是物流平台能够长远发展的核心。所以本文针对车货匹配问题进行了深入研究,基于车货双方交易意愿构建了匹配模型并利用物流平台数据对模型进行了验证。首先,通过文献阅读及理论分析,梳理了国内外关于车货匹配问题的研究现状及进展,通过现状研究和实际调研提炼出存在的问题及不足,同时概述了双边匹配等相关理论对本文的支撑作用。其次,针对车货匹配问题进行了详细的描述,明确本文匹配所针对的对象,归纳了几种不同的匹配模式。参照交通部发行的运输货物分类标准及平台货物结构特点总结了公路运输常见的货物类型,同时根据货物自有属性,参考输标准,整理了不可共同托运的货物关系集合,为匹配的展开提供前提。然后,对匹配主体交易意愿进行分析,选取影响车货双方共同托运意愿的因素指标,对双方指标进行了量化,以托运意愿和承运意愿最大化作为目标函数构建车货匹配模型,以车辆额定载重和容积作为资源约束条件,同时依据算法流程,利用量子进化算法对模型进行求解。最后,通过56135平台的车货数据对匹配模型进行了验证,实验发现使用模型计算获得的货物共同托运匹配方案使得车主和货主的交易意愿都达到了较高水平,验证了匹配模型的有效性和实用性。本文构建的匹配模型对当前公路货运中常见的零担货物运输具有一定的适用性,为解决货运过程中匹配效率低下及满载率低等问题提供了参考,也为当前物流信息平台车货匹配推荐功能的完善提供了一定的解决思路。