随着经济全球化的飞速发展、竞争的日益加剧,为强化核心竞争力,企业将以供应链的整体优势参与国际竞争,这既降低了物流成本,实现了对顾客的快速反应,又提高了顾客服务水平和企业竞争力。第四方物流(4PL)的产生解决了这一问题,第四方物流作为一个供应链的集成商,针对公司内部和具有互补性的服务供应商所拥有的不同资源、能力和技术进行整合和管理,提供整套供应链解决方案”。在第四方物流平台中选择合适的供应商与客户进行匹配,对于增强企业乃至供应链的整体竞争能力具有重要的意义。目前,用于匹配选择物流供应商的指标体系过于注重供应商企业实力,却忽略了对第四方物流小规模单次业务的匹配情况,即对于单次承接的业务,往往选择企业实力最强,而非最适合的供应商。另外,现有物流供需匹配主要依赖采用精确数学方法计算,计算的准确度较高,但对于大型数据(如网站物流数据)处理往往效率低,急需采用人工智能方法。主要内容如下：第一,分析了第四方物流供应商选择评价的业务流程,并详细讨论地域服务因素对物流服务的影响,提出了物流供需匹配区域覆盖理论,并通过物流服务区域网络、线路月业务数以及物流频繁等级区域三个内容详细描述了不同供应商的物流服务频繁区域,地域系数确定工作。最后,生成了包含传统供应商综合能力体系、地域服务系数以及历史合作指标在内的物流供需匹配三级指标体系。第二,对传统模糊自适应共振算法在模式分类问题中存在的问题进行了深入分析的基础,提出了改进的M-FART算法,该算法能够有效地克服原算法中存在的“饱和”现象,而且还能够降低原算法的计算复杂度,并通过比较实验证明了该算法的有效性。第三,建立了物流供需智能匹配模型,自动记录并处理物流供应商在第四方物流平台中的业务模型,并用自适应的神经网络对这些业务模型进行处理,并最终得到供应商业务模式。第四,在实际项目中实现了融入服务地域因素的第四方物流平台供需智能匹配模型运用的平台——华夏纺织网,叙述了物流供应商匹配的流程与步骤,并重点演示了通过对华东地区8家供应商业务数据的仿真实验,证明该方法能够准确地对供应商的匹配及推荐做出准确的判断。之后就实际应用过程中的一些界面和步骤进行了展示。