1.1研究目的

配送中心的基本作业流程包括收货、验收入库、补货、储存保管、分拣、打包和配送等环节，在配送中心的所有作业中,拣货作业是其中十分重要的一环,其所扮演的角色相当于人体的心脏、空调系统的压缩机^[1]。拣选作业是配送中心为了响应客户的订单需求（订单所规定的商品品名、数量和储位），将商品从存储区或缓冲区取出，搬运到在指定场所，并按照客户配货要求配送的活动，包括订单分批、拣选路径优化和物品的储位安排等。在配送中心的三项核心作业：仓储、拣选和配送中，和其它两项作业相比，拣选作业在以人工为主的拣选系统中往往是劳动力最密集的作业，在自动化拣选系统中，往往是资金最密集的作业，其劳动量约占配送中心内部总作业量的 60%。并且其作业成本占仓库总运作成本的50%-75%^[2]。图1-2是配送中心物流成本结构的比例分析，由此可见，拣货作业和配送作业所占的成本比例几乎达到了80%，而配送作业发生在配送中心之外，不可控的影响因素比较多，所以，拣选作业是降低物流成本，挖掘“第三利润源泉”的重要环节。提高拣选作业的效率，将各项作业时间缩短，对配送中心综合效益的提升和成本的降低有很大的促进作用。

影响拣货效率的因素有很多：储位安排、仓库布局、货架设计、拣选设备、拣选策略和拣选路径等，配送中心每天面对成千上万的订单，因客户需求的多样性和不确定性导致订单信息灵活多变，因此在固定设施上所做的优化改变不仅容易受到空间或其它条件的限制，而且还需要大量的资金投入，灵活性也不高。研究表明，在配置相同的情况下，对拣选的方式及策略进行一定程度的改进，配送中心的作业效率可以达到几倍或者十几倍的提升效果^[3]。而在拣选策略中这些年订单分批策略也一直备受许多专家学者的关注。国内学者李诗珍认为对缩短拣货作业的总时间影响最大的活动就是分批策略^[4]。

本文研究的拣选系统是以人工为主的“人到货”的拣选系统，在实际中，尽管近年来自动化仓储系统的技术有了很大的发展，但由于对意外变化的反应灵活性高，80%的订单拣选系统都是人工操作的。本文讨论的内容是配送中心在批量拣货时所采取的分批策略，根据订单的实际到达情况，选择合适的分批策略，建立合理的订单分批模型，在一定程度上能缩短拣选环节中行走的总距离或时间，提高配送中心的运作效率和服务水平。

在进行研究时，本文重点要解决如下几个问题：

（1）在订单同时到达和订单实时到达的情况下，开发相应的订单模拟生成管理系统。

（2）订单实时到达的情况下，针对配送中心无配送时间约束的特点下，如何制定相应的合理在线订单分批策略，建立合适的数学模型，设计相应的优化算法，将实时到达订单生成拣选批次并分配给员工进行拣选。

（3）订单同时到达的情况下，如何制定相应的合理静态的订单分批策略，建立合适的数学模型，设计相应的优化算法，将订单生成拣选批次分配给员工拣选。

1.2研究意义