基于直觉模糊优化的车货双边公平匹配方法
来源：计算机集成制造系统杂志2023年第5期北京时间：
作者：杨滨舟, 叶欣扬, 王睿, 帅斌
单位：1.西南交通大学交通运输与物流学院2.综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室3.综合交通大数据应用技术国家工程实验室4.马萨诸塞大学阿默斯特分校土木与环境工程学院5.中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
摘要：考虑车货匹配主体的匹配公平性,提出一种基于直觉模糊优化的匹配决策方法。首先,以匹配主体需求为导向建立指标体系,将指标划分为属性、期望和可靠性3类;其次,结合效用函数和直觉模糊集分别量化期望指标和可靠性指标的满意度,通过相邻目标相对优属度方法确定指标权重,得到匹配主体对潜在匹配对象的综合满意度值;再次,基于车货匹配现实约束,以匹配双方满意度最大为目标建立优化模型,借鉴直觉模糊相关知识对模型进行改造,为满足匹配公平性设定,设计交互式算法利用CPLEX求解;最后,针对典型线上配货算例,通过比较不同求解方法得到的不同最优车货匹配方案,证明所提方法的有效性。
关键词：车货匹配,直觉模糊集,相邻目标相对优属度,公平性
基金资助：国家自然科学基金资助项目(71572010)。
