随着网络信息技术迅猛发展,物流服务信息化、智慧化、专业化水平不断提高,第三方物流行业快速发展,预计“十三五”期间第三方物流服务增速将达到30%以上。专业的第三方物流让企业可以关注于自身的核心竞争力,不仅能够帮助企业降低运作成本、提升竞争力,同时能够提升服务质量、增强客户满意度。然而第三方物流行业作为社会化产业,相互间却各自为政、缺乏有效统筹,社会物流资源难以得到有效整合配置,导致物流资源浪费。企业在选择第三方物流服务商时也因为第三方物流企业实力参差不齐,难以获得全面有效的信息而导致物流成本急剧上升。大数据、云计算等技术的发展为社会物流服务资源的合理有效配置提供了坚实的技术基础,由拥有大量数据,具备构建云平台能力的物流服务中介对物流服务需求和资源进行整合,从而为企业提供最优的物流服务方案,提高社会物流运作效率已经成为必然趋势。本文将双边匹配理论应用于物流服务供需匹配问题中,通过分析物流服务供需匹配问题的特点和类型,设计物流服务供需双方对对方的评价指标体系,给出了物流服务供需匹配的匹配原则和研究流程。全面考虑物流服务供需双方的需求和实际能力,构建了物流服务供需匹配决策模型。将信息公理理论应用于双边匹配决策满意度计算问题中,全面考虑实数、区间数、三角模糊数和直觉模糊数四种指标类型以更好的适应现实中物流服务供需匹配决策。对区间数、三角模糊数指标的满意度计算方法进行改进,提出基于直觉模糊数交叉熵的直觉模糊数满意度计算方法,解决运用信息公理进行满意度计算时会出现的信息量无穷大从而导致的无法有效决策问题。构建了以物流服务供需双方满意度最大化为目标的多目标优化模型,并设计了相应的优化算法对其进行求解。最后通过实例对模型的有效性和先进性进行了验证。本文提炼的物流服务供需匹配决策问题在物流服务行业是广泛存在且具有代表性的,具有一定的对未来的前瞻性。将双边匹配理论应用到物流服务供需匹配问题中,为解决物流服务供需匹配问题提供了新的思路。为第四方物流、政府物流信息平台等物流服务中介效用的发挥提供了便捷、高效的解决问题的方法;降低了第三方物流企业及物流需求企业的整体物流成本;全面考虑供需双方实际需求,整合物流服务供需双方的资源信息,实现社会物流资源的优化配置,提高了社会物流运作效率,并为未来的物流行业发展方向提供了方向指导。