随着我国经济和科技的快速发展,物流行业作为第三产业也得到迅速发展,并成为我国国民经济的重要组成部分。然而,由于庞大的物流信息网并没有得到良好规划,导致我国物流车辆的空驶率居高不下,大量的物流资源没有得到充分利用。因此,如何对有剩余运力的物流方与运输需求的客户方进行统筹分配,降低物流方空驶率,节约客户成本,是当前亟需解决的问题。第四方物流平台可以对双方的信息进行整合,为双方提供解决方案。本文基于第四方物流平台的整合信息资源,采用稳定匹配理论,引入公平性概念,研究两种场景下的物流方-客户方公平稳定匹配方法,有效解决了物流方空驶返程问题,具有重要的理论与应用意义。首先,研究一对一物流方-客户方的公平稳定匹配场景。本文针对小量货源客户方的运货需求,梳理了物流方、客户方的双方偏好,并给出了偏好计算模型,基于TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）方法获取偏好矩阵,进而构建了考虑个体、总体公平的物流方-客户方一对一稳定匹配模型,并通过算例验证了该模型的有效性。通过对“中储智运-中国公路货运电子交易平台”的开源真实货源信息和车源信息进行爬取与处理,结合本文的研究背景,针对小量货源客户方,展开一对一匹配案例研究。通过对结果进行分析,可以验证该模型可以有效降低物流方空驶率,同时可以减少客户方购买运输服务的成本。通过与不考虑公平性的稳定匹配模型的结果进行对比,可以验证该模型可以在保证总匹配对数基本不受影响的前提下,降低匹配个体之间的不公平性,提高物流方运输车辆的满载率,增加客户方的成本节约。其次,研究多对一物流方-客户方的公平稳定匹配场景。针对大批量货源客户方的运货需求,考虑个体公平、总体公平与匹配稳定,构建了物流方-客户方的多对一公平稳定匹配模型。特别地,本文针对物流方对客户方需求数量不固定而导致无法使用传统多对一稳定匹配约束的困难,提出了一种创新的多对一稳定匹配线性约束表示方法,并通过算例验证了该模型的可行性与有效性。本文基于“中储智运”的真实数据对大批量货源客户展开多对一匹配案例研究。通过对问题的求解与分析,验证该模型可以有效降低物流运输车辆的空驶率。通过与不考虑公平性的稳定匹配模型的结果进行对比,可以验证该模型可以增加物流方的收益率,降低空驶率,保证双方的公平性。