近些年,随着电子商务的发展和经济一体化,物流行业货运业务量呈现不断增长的趋势。然而在整个物流活动中还存在着诸多问题,如:车辆满载率低、车辆与货物匹配率低、整个物流活动运转周期长等问题,这些问题很大程度上制约了我国物流行业的发展。国家高度重视的智能化物流将成为未来物流行业的发展趋势,在国务院推进的“互联网+”行动的指导意见中指出,要提高物流供需信息对接和使用效率。如何有效地提高物流供需信息的对接和使用效率,随着互联网信息技术与物流行业相结合,物流信息平台的出现为提高物流信息使用效率提供了条件。目前在车货匹配的相关研究中关于提高单个货物的匹配度或提高匹配效率的研究较多,基于供需信息的组合匹配的研究较少。本文以物流信息平台上物流供需信息为数据来源,展开了对物流活动中车辆与货组合的匹配研究,研究不是以提高单件货物的匹配度目的,而是为了提高与车辆匹配的货物组合的匹配度,从而提高车辆满载率和降低了物流活动的运转周期,对于物流市场的发展有一定意义。本文在相关课题研究的基础下,综合运用了理论分析法、图论中顶点着色法、量子进化算法等对物流供需信息的组合匹配模型进行了研究。主要包括:(1)首先,归纳了与本文相关的国内外研究成果。具体包括如下内容:物流信息平台的研究现状、运营模式以及存在问题;物流信息异构的研究现状、异构形式、信息异构的解决方法等;物流供需匹配的研究现状、匹配模式、存在的问题等。最后,引出了物流供需信息的组合匹配研究的必要性。(2)其次,构建了一种基于供需信息的组合匹配模型。模型分为两部分:第一部分,分析总结了货物与货物不能共同托运的冲突关系、货物类型与车辆类型不匹配的关系,并将货物之间的冲突关系转化为图论中顶点着色模型使用贪心算法进行求解,将货物划分为不存在冲突关系的独立货物集合。第二部分,建立了货物组合匹配模型,模型尽可能使承运方满载率和托运方的托运意愿加权最大,将运费转化为满载率、量化了托运方的托运意愿,并使用量子进化算法对组合匹配模型进行搜索最优解。(3)另外,以中国物通网为例,分析总结了其运行模式、存在问题及物流供需信息内容,并使用Python语言抓取中国物通网近期的物流供需信息。以此作为数据来源,验证了供需信息的组合匹配模型的有效性,并指出了研究中模型中存在的不足。(4)最后,总结了本文存在的不足,展望了未来研究的研究重点和方向。