双边匹配问题是将两个群体的主体进行合理匹配的过程,无论是工业制造还是日常生活等,双边匹配问题都普遍存在。而传统的双边匹配研究大多是基于单阶段静态评价信息进行的,然而实际上,匹配双方的表现具有一定的动态变化特性,需要考虑多个阶段的动态评价信息来进行决策。而供需关系匹配作为典型的匹配问题具有重要的现实意义。因此,本文从供需关系角度出发,针对多阶段视角下的动态双边匹配决策方法进行了如下两方面的工作。一方面,针对多阶段双边匹配决策中如何获得长期稳定匹配方案的问题,论文提出了一种基于三支矩阵的动态双边匹配方法。具体地,该模型通过模糊灰色关联分析法将双方的评价信息转换为对应的初始满意度,然后利用双方初始满意度的组合构建三支矩阵,同时以单边对象的最低满意度为标准,将这些组合分成三个不同的部分并从中筛选出候选匹配组合。最后建立多目标优化模型并利用改进的基于竞争群优化机制的粒子群算法得到单一阶段的匹配结果,再根据所得结果评估匹配双方的阶段合作稳定性,并继续进行上述循环以得到最终收敛的匹配结果。另一方面,针对基于多个阶段评价信息的双边匹配决策问题,论文提出了一种基于多阶段动态参考点的双边匹配方法。由于决策者往往更加关注评价对象相对于某个参考点的收益或损失水平,且考虑到多阶段决策问题中评价信息的动态变化情况,该方法通过对比评价信息在不同阶段的发展速度与整体阶段的平均发展速度动态地设置不同阶段的参考点,这种参考点的动态调整实际上起到了阶段权重的效果。然后利用区间数的概率密度函数计算匹配主体间的满意度,并构建匹配双方满意度最大化多目标模型来得到匹配结果。在本文中,以供需关系领域的真实案例和仿真数值算例为例,对所提方法进行了实验与分析,并与其它文献的实验结果进行了对比,验证了本文研究方法在供需关系的推荐上是有效的。该项研究工作为解决复杂场景下的供需关系提供了一种新的思路。