La asignación razonable de recursos de capacidad y cargas transportadas es la clave para realizar una programación inteligente de la logística de carga menor a camión completo (LTL). En la práctica, hay muchos tipos y números de objetos participantes involucrados en la logística LTL, como clientes, pedidos, camiones, implementos unitizados, etc. Esto resulta en una cantidad compleja y numerosa de esquemas de coincidencia donde las asignaciones de camiones interactúan con la secuenciación del servicio de pedidos de los clientes. Para el problema de coincidencia en línea de camión-carga bajo demanda en tiempo real, es necesario considerar de manera integral el proceso de coincidencia en línea de pedidos de múltiples nodos y la programación de múltiples tipos de camiones. Combinado con el escenario de operación real, se introduce un modelo de programación no lineal entera mixta, y se diseña un algoritmo de coincidencia en línea con una ventana de tiempo anidada de doble capa para resolverlo. Al resolver el modelo en un caso numérico pequeño utilizando Gurobi y el algoritmo de coincidencia en línea, se verifica la validez del modelo y la eficacia del algoritmo. Los resultados indican que el algoritmo de coincidencia en línea puede obtener resultados de optimización con una brecha menor mientras supera en términos de tiempo de cálculo. Basándose en el caso de análisis empírico a gran escala, los resultados de optimización muestran una reducción significativa en el número de viajes para tipos más pequeños de camiones, y la eficiencia promedio de carga de camiones ha alcanzado cerca del 95%. Los resultados experimentales demuestran la aplicabilidad general y la efectividad del algoritmo. Por lo tanto, ayuda a realizar la asignación bajo demanda de recursos de capacidad y la respuesta oportuna de la programación de transporte de los centros logísticos LTL.