一对多车货供需匹配排序模型的设计
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作者:周扬帆
摘 要：物流产业在我国经济发展中发展着重要的作用。物流发展水平的高低决定了企业产品流转效率以及产品运输成本。在我国，公路运输是一种重要的运输方式，其在发展的过程中较为突出的是车货供需匹配不平衡问题。笔者借助计算机互联网技术，设计了一种一个需求方对多车供需匹配排序模型，旨在为公路物流产业的发展提供一定的技术支持与帮助。
关键词：车货供需匹配 交易信息 排序模型
中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）04（c）-0255-02
1 一对多匹配问题评述
1.1 概述
在该匹配模型中，应用综合因素评定模式进行车货匹配。该匹配模型可以有效解决车主难以寻找合适货源的问题，同时也可以解决物流运输需求方难以寻找合适运输车主的问题。
1.2 模型假設前提条件
首先，该系统高效运转的前提条件是运输方和货物运输需求方熟悉该匹配系统，车主能够自觉主动的在第一时间于系统内更新自身的运输状况。货物运输需求方能够在第一时间及时上报自身的货物运输需求。除此之外，另一个重要假设条件为在该系统上供求源均保持充足状态。
如果在货物运输需求方在上报运输需求相关信息以及运输车主在上报自身运载情况是没有输入参数的字段，系统将该行为自动识别为无要求，数值标识为0。
系统平台在进行运输时间成本和经济成本计算的过程中，不考虑在实际道路交通运输过程中产生的异常费用支出。例如，司机因在道路运输的过程中产生的各种交通罚款以及道路通行状况出现异常的状况。
由于该平台需要基于货运司机的实时位置进行需求的分配，因此在该系统中将假定司机本人手机所处位置为车辆所在位置。
1.3 基本指标体系
在该系统内将所有运力分为两个模块，第一模块为针对供需的特征以及属性进行条件选择和评价，经过初步评价，将合适的车源列入第一级运力组。第二模块为第一模块的综合条件评定组，系统将根据若干筛选条件对符合条件的运输者列入第二级运力组，在该运力组中的车主和货物运输需求方可以通过平台根据多项参数计算，选出与需求匹配的最优运输方，与货物运输需求方最终达成合作关系。
在第一级运力组中，将根据货物运输所需要具备的基础条件，对申请加入平台的运输个体进行评价，对符合系统要求的运输个体纳入综合评定和比较的范围内。在第二级运力组中，将根据多项指标进行评定，具体模型公式如下所示：
1.3.1 车型匹配选择
在下列公式中，C表示如果运输主体的运输条件和运输需求方所需要的各项条件均符合时，就将该参数表识为代码1，如果有一项或多项不符合则表识为0，当被表识为0时，直接将该货运司机从本次的备选名单中删除。
1.3.2 运载能力匹配
在进行该项匹配时，列出参数Y。
其中M为货车运载能力匹配程度。
在以上公式中，w为需求重量，W为运载能力重量。如果参数M的取值范围在0<M<1中，Y标示为1，如果M>1，则Y=0。
1.3.3 司机信息匹配
将司机信息是否匹配的参数记为L，如果和货物运输需求方的要求一致，则将L标示为1，如果不符合则标示为0。公式如下：
1.3.4 货物体积匹配
将货物体积匹配参数标示为O，如果需运输货物体积小于车辆运载能力，则标示为1，反之，则标示为0。公式如下：
1.3.5 预计到达时间匹配
将预计到达时间匹配参数标示为T，如果货车车主选定的预计到达时间可以满足货运需求方的要求，则标识为1，反之，则标识为0。公式如下：
如果上述5个参数中有一项被标识为0，则该货运司机将被从该次匹配活动中剔除。
2 基于货物运输需求方偏好的指标体系
2.1 运输方的信誉度
在“互联网+”时代，众多行业都与互联网结合，衍生出了新的运营模式。物流运输虽然也逐步开始与互联网结合，但是从事该行业的商业主体中至今仍然没有出现龙头企业。笔者认为，其原因在于货运产业大多还停留在熟人交易的阶段。货运需求方需要将自身价值较高的货物交付给运输方进行运输，需求方通常会因为担心货物安全的问题选择熟人进行交易，通过互联网平台进行交易的意愿不高，因此，运输方的信誉度是基于货物运输需求方偏好的指标体系的首要评价要素。在信誉度评价模型中，主要有以下参数和评价维度：司机个体的综合信息（包含驾龄、保证金缴纳情况等），运输货车的车况（主要包含了证件是否齐全，车龄情况以及各种商业保险是否完备），历史运输记录，历史运输评价。
以上各项内容又系统进行评分，分值为0～10分，运输方信誉度取值=总得分/参与评分因素数量。
2.2 运输经济成本
运输经济成本是货物运输需求方选择运输个体或公司的又一重要参考指标，这其中关系到运输距离、货物特征以及运输量等因素。
运输价格由系统内的运输主体进行报价，由系统在0～10分间根据报价高低确定分值。
2.3 运输效率
在公路运输的实际操作过程中，考虑运输效率时需要将车辆到达场站以及装货时间计算在内。在该项评价模块中，系统主要调用了地图应用提供的API接口综合车辆抵达距离进行查询，并将查询结果在运输平台上反馈至运输需求方。
距离接货场地在60km以外的评分为3分，在30～60km的评分为6分，在30km以内的评分为9分。
2.4 车辆匹配性
需要运输的货物只有与车辆相匹配时，才能够实现经济效益的最大化。因此，在该模型中，将车辆匹配性标识为U。系统将根据参数M、O、C情况在0～10分间确定分值。
3 匹配模型构建
基于上文中已述的各参数，系统将利用匹配模型对参与排序的货运司机进行排序，并按照分值高低确定最优匹配货运者。所有系统中的货运主体都将进入第一轮匹配流程，在第一轮匹配过程中，将对车型匹配信息值C、运载能力匹配值Y、司机信息匹配值L、货物体积匹配值O、预计到达时间匹配值T进行检验，如果其中一项为0，则将该运输主体在本次的排序筛选名单中予以剔除。其后，将剩余符合条件的货运主体按照以下公式计算综合分值K：
K=I×运输方信誉度得分+P×运输经济成本得分+R×运输效率得分+J×车辆匹配性得分
其中，I为运输方信誉度得分权重，P为运输经济成本得分权重，R为运输效率得分权重，J为车辆匹配性得分权重。权重数将由需求方在客户终端上在一定范围内进行确定，因此，货运需求方可以根据自身对货运主体的偏好要求，相对自由的设置权重值，以影响综合分值的排序，选取满足自身要求的运输主体。
4 结语
通过本文中笔者设计的匹配模型，可以实现车货的高效匹配，并根据得分情况，为货物运输需求方提供最优解，有利于提高运输效率，降低经济成本。
参考文献
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