本数据集由货源订单生成、候选承运司机生成、双方偏好生成与双边稳定匹配撮合程序共同构成。数据依据代码中的 Generate、GenerateData、ProcessMatch、GameMatch 和 LogGenerate 流程生成：在广东省广州市 11 个区县及 11 类街道名称范围内仿真生成货源、货主、装卸地点和订单流程时间，并为每个撮合批次生成等规模候选承运司机集合及双方偏好矩阵。现有数据包含 orderorigin_july.xlsx、orderorigin_august.xlsx、orderorigin_September.xlsx 三个订单场景文件，共 122928 条货源订单记录；每条记录包含货源id、货主id、出发/目的行政区县与街道、脱敏装卸地点、承运司机 id 以及货源创建、订单撮合、到达装货地、完成装货、到达卸货地、完成卸货、订单完成等流程时间。配套 JSON 文件记录 shipperMaId、carrierMaId、shipperMaPre 和 carrierMaPre，可用于复现延迟接受稳定匹配过程。文件名中的 july、august、september 为场景名称；根据现有 Excel 时间戳，货源创建时间实际覆盖 2024-09-01 06:01:53 至 2024-09-30 21:00:01，订单完成时间覆盖至 2024-10-01 10:25:50。
orderorigin_*.xlsx 为原始货源订单场景，字段包括：货源id、货主id、出发省份、出发省份id、出发城市、出发城市id、出发区县、出发区县id、出发街道、目的省份、目的省份id、目的城市、目的城市id、目的区县、目的区县id、目的街道、装货地点、卸货地点、承运司机 id、货源创建时间、订单撮合时间、订单取消时间、到达装货地时间、完成装货时间、到达卸货地时间、完成卸货时间、订单完成时间。shipperMaId_*.json 记录每一撮合批次对应的货源索引集合；carrierMaId_*.json 记录候选承运司机 id 集合；shipperMaPre_*.json 与 carrierMaPre_*.json 分别记录货源侧和承运司机侧偏好分值。三组场景对应撮合批次数分别为：july 3913 批、august 3926 批、september 3899 批，合计 11738 批。
本数据集由货源仿真、多阶段偏好建模与双边稳定匹配撮合程序共同构建。数据依据代码中的仿真、偏好生成、延迟接受匹配与日志记录流程生成：首先由 Generate 模块在广东省广州市 11 个区县及类街道范围内，随机仿真生成货源、货主、装卸地点和订单时序记录；随后由 GenerateData/GenerateMatch 将货源按 1—20 条规模切分为若干动态撮合批次，并为每个批次构建等规模的候选承运司机集合；再通过 GeneratePrefer 模块在预设值域内分别计算并生成货源侧与承运司机侧的双边偏好分值矩阵；最后由 ProcessMatch 读取结构化时序数据，调用 GameMatch 中的 Gale-Shapley 延迟接受算法实现双边稳定匹配，并可通过 LogGenerate 模块输出包含部分取消订单标记的完整订单场景文件。
已根据现有 Excel 和 JSON 文件核查数据规模、字段和时间范围。orderorigin_july.xlsx 含 40973 条记录，orderorigin_august.xlsx 含 40697 条记录，orderorigin_September.xlsx 含 41258 条记录，合计 122928 条；所有原始订单文件均包含 27 个字段。出发地和目的地均覆盖广州市 11 个区县。原始 orderorigin 文件中的“订单取消时间”为空，属于匹配/取消标记生成前的原始状态；process.py 在输出 ordergenerate_*.xlsx 时通过 LogGenerate(cancel=True) 随机写入部分订单取消时间。由于数据为随机仿真生成，货主 id 可能重复，货源 id 由唯一生成函数控制。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022ZD0120000 | 博弈智能场景应用 |
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