Con el avance continuo de Internet y las tecnologías de la información, la capacidad de desarrollo e integración de recursos de vehículos y carga se ha mejorado significativamente, impulsando la rápida aparición de plataformas de emparejamiento de vehículos y carga. Sirviendo como intermediarios críticos entre los propietarios de vehículos y los propietarios de carga, las plataformas de emparejamiento de vehículos y carga abordan de manera efectiva los principales desafíos en la logística tradicional, como la baja eficiencia de emparejamiento y la asimetría de información. Como resultado, mejoran significativamente la inteligencia y precisión de la asignación de recursos logísticos. Sin embargo, en la etapa actual, las plataformas de emparejamiento de vehículos y carga rara vez promueven servicios de agrupación de carga, lo que lleva a una subutilización de recursos. Debido al problema de emparejamiento de agrupación de carga que involucra la combinación y asignación de múltiples propietarios de vehículos y propietarios de carga, que es altamente complejo, pocos académicos han realizado investigaciones sobre tales cuestiones. La falta de optimización coordinada en los modelos de emparejamiento puede resultar en ineficiencias, y la limitada consideración de las preferencias individuales de los usuarios puede llevar a una baja satisfacción del usuario. Por lo tanto, este documento se centra en el problema de emparejamiento de agrupación de carga en plataformas de emparejamiento de vehículos y carga. Para mejorar la eficiencia de emparejamiento y considerar plenamente las preferencias de los usuarios, se introduce la teoría del emparejamiento estable en el problema de emparejamiento de agrupación de carga. Se definen los conceptos de preferencias de combinación y estabilidad grupal basados en preferencias de combinación, se establece un modelo de emparejamiento estable grupal para el negocio de agrupación de carga de las plataformas de emparejamiento de vehículos y carga, y se verifica la estabilidad del modelo a través de una prueba teórica. Dado que este modelo es un modelo de programación lineal entera mixta con relativamente pocas variables de decisión pero un gran número de restricciones, este documento introduce el algoritmo de plano de corte. Basado en las características del problema, el algoritmo se mejora eliminando restricciones ineficaces y utilizando solo restricciones clave, reduciendo significativamente la complejidad computacional, optimizando el proceso de resolución y mejorando enormemente la eficiencia de solución del modelo. Este enfoque se alinea bien con las características del modelo de emparejamiento de agrupación de carga de vehículos y carga. Los resultados de la investigación indican que el modelo de emparejamiento estable grupal mejora significativamente los ingresos de la plataforma, las ganancias de los propietarios de vehículos y la satisfacción de los propietarios de carga en varios escenarios de oferta y demanda. Además, el algoritmo de plano de corte reduce el tiempo de computación en un 97% y disminuye el número de restricciones durante el proceso de resolución en un 99%. La teoría de emparejamiento estable y el algoritmo de solución propuestos en este documento pueden proporcionar a los usuarios esquemas de emparejamiento precisos, mejorando significativamente la eficiencia de emparejamiento, la satisfacción del usuario, los ingresos de la plataforma y la competitividad de la plataforma. Demuestra un alto valor de innovación y aplicación práctica.