1.1 目的和意义

在大型的配送中心内，每天需要处理的订单数以千计甚至更多，拣选作业往往是配送中心内部运作的瓶颈环节，如何有效地提高其拣选作业效率是一个重要的问题。在实际的运作过程中，通常可以通过增加拣选设备来提高拣选效率，但是这样会带来固定成本增加等问题，并且在实际运作过程中，考虑到仓库内部巷道宽度等限制条件，这一方案并不是在所有仓库中都可以实现的。另外一种方式是通过运作过程中的控制优化从而实现提高拣选效率的目的，这样可以充分提高设备的利用效率，减少无用功消耗，该种方法由于具有实现成本低，提高效率明显的特点，近年来逐渐成为国内外学者研究的热点之一。

订单分批及拣选路径优化就是典型的运作过程控制优化方法。根据资料表明，配送中心拣选作业和配送作业成本占到配送中心总成本的 80%以上，以往学者对于配送作业优化的研究已经比较多，但是对于拣选作业的优化研究相对较少。拣选作业的优化方法较多，订单分批优化以及拣选路径优化属于在运作过程中的控制优化，可以利用现有的设施设备有效地减少拣选过程中的行走距离，进而提高配送中心的运作效率，降低配送中心的运作费用和作业时间，提高配送中心的服务水平，具有一定的理论和现实意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

（1）订单分批研究现状

国内学者对于订单分批及拣选路径优化所做的主要研究有：

李诗珍在其研究中建立了以最小行走距离为目标函数的订单分批拣选模型，以聚类分析的启发式算法为基础，提出了三种相似系数计算公式，设计了对于订单分批模型的求解算法，通过算例进行计算，验证了算法的有效性。

万杰、张少卿等对订单分批的研究方法做了分析总结。改进了种子订单确定方法，对比了随机选取种子订单与以拣选货物体积最大为原则确定种子订单，通过实验方法证明了改进的方法更加有效。并且介绍了如何运用遗传算法求解的解题步骤。

李晓春分别研究了三种拣货系统中的拣货作业问题静态分区拣货系统串行分区、并行分区、动态分区拣货系统以及双旋转货架拣货系统的订单分批问题，根据不同的拣货作业规则和优化目标，对相关模型及算法进行模拟测试以证明其有效性，为方法选择与应用提供了依据。