第 1 章 绪论
1.3.2 国内研究现状
1.存储策略选择
张贻弓（2009）等以双拣货区仓库为研究目标，研究自动分拣系统中的货位优化问题，以各订单拣选时间之和最小为目标，建立仓储拣选优化模型，通过最大最小蚁群算法进行求解分析，并利用实例仿真分析验证[23]。李建斌（2013）等研究零售业电子商务货物存储对于拣选作业的影响，将货位存储问题分为两阶段进行优化：确定物流阶段和具体货位分派阶段，并利用 0-1整数规划模型进行分析求解[24]。张旭凤（2015）等研究图书配送中心的储位优化问题，根据其仓储作业中实际存在的问题，建立储位优化模型[25]。张思建（2016）等研究自动小车存取系统下的入库货位优化问题，根据仓储需求，提出了基于模拟退火算法的货位分配方法，并提出货位预分区策略，根据货箱质量与周转率将货箱分类，采用模拟退火算法求解[26]。徐翔斌（2019）等研究动态需求背景下的 RMFS 储位再分配问题，在仓库布局动态连续变化的情况下构建混合整数规划模型，并利用模拟退火算法进行求解分析[27]。
2.订单分批问题 李诗珍（2002）等以拣选分区策略为出发点，进一步介绍了订单分批的四种策略，并对其进行了比较研究[28]。吴颖颖（2012）研究分区自动系统中拣选策略选择对仓储作业效率的影响，以订单处理总时间最小为目标，运用多种智能算法分别对拣选策略进行优化研究[29]。罗晓萌（2016）等研究电子商务中快销品的订单分批问题，订单依据一定规则分属不同的拣选批次，在此基础上建立了基于重合优化准则的 0-1 整数规划模型，采用通道重合数为相似系数的“静态法”对模型进行求解，并与按先进先出原则生成的批次数和通道数进行对比分析[30]。田彬（2019）等研究订单的拣选排序优化问题，并将顺序拣选、耦合度算法与改进耦合度算法进行比较分析突出改进耦合度算法的鲁棒性较好[31]。李珍萍（2020）等研究了自动引导小车系统下的订单分批问题，在同时考虑工作人员拣选产品成本和 AGV 搬运货架成本的前提下，建立了以总成本最小为目标的订单分批模型，并设计了贪婪算法进行求解[32]。
3.路径选择研究 李诗珍（2003）最早在 ABC 分类存储模式下，提出了动态规划方法来优化拣选路径的思想，并建立了分类存储和仓储拣选的联合优化模型[33]。陈方宇（2013）等针对窄通道摘果式仓库系统，以最小订单服务时间为目标建立优化模型，在考虑堵塞的前提下，提出了基于蚁群算法（ACO）的仓储拣选优化模型（A-MOP），并通过实验将 S-Shape 算法、ACO 与 A-MOP 进行对比研究[34]。刘志雄（2014）等研究仓储物流拣选路径优化问题，以自动化仓库拣选作业时间最少为目标建立优化模型，并使用多种群果蝇优化算法进行求解分析[35]。李晓（2015）等研究堆垛机运行路径对拣选作业的影响，建立了以堆垛机最短运行路径为目标的数学模型并利用单双亲遗传算法求解[36]。房殿军（2016）等以多条横向巷道为研究对象进行拣选路径研究，设计了一种新的组合式的启发式算法[37]。
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第 3 章 W 公司物流配送中心仓储拣选优化方案设计
3.1 拣选优化目标
通过前面章节对于 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库的仓储拣选现状以及仓储作业中存在的问题分析，发现 W 公司成物流配送中心 3C 产品仓库的仓储拣选问题主要在于存储策略选择不合理、拣选策略选择不当和拣选路径不科学三个方面，所以在本章主要进行 W 公司成物流配送中心 3C 产品仓库仓储拣选优化方案设计，首先利用 EIQ 分析-ABC 分类法对该 3C 产品仓库订单数据和货物特性进行定量分析，结合 W 公司成物流配送中心 3C 产品仓库的实际情况，选择适合 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库的存储策略和拣选策略，并确定仓储拣选优化原则，其次建立合理的仓储拣选优化数学模型，最后选择合适的求解算法进行求解。
根据对 W 公司成物流配送中心 3C 产品仓库的仓储拣选作业现状的分析，发现由于其存储策略不合理、拣选策略选择不当和拣选路径不科学等的问题，导致了 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库的仓储拣选作业效率低下、四向车的满载率低、运行总距离大、各四向车的联合作业优势未能体现等问题。结合该配送中心的实际情况，如果在仓储拣选优化方案设计中加入各四向车的联合作业这一拣选优化目标，那么构建的仓储拣选优化模型的计算难度将难以估算，且出现较为严重的各四向车的联合作业不均衡问题的可能性很小，因此暂不在仓储拣选优化方案设计中考虑各四向车的联合作业问题，只在拣选路径方案仿真模型中观测四向车的运行状况。因而，本文对 W 公司成物流配送中心 3C 产品仓库进行仓储拣选优化的目标主要为以下两个：
1.减小待拣选订单等待时间。
2.提高四向车满载率，减少四向车拣选消耗时间。
表 4-2 合成器仿真实验数据表
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第 5 章 W 公司物流配送中心仓储拣选优化方案实施保障措施
5.1 人才队伍的建设
21 世纪，各行业各企业之间的竞争离不开人才的竞争，W 公司物流配送中心要想获得长久的发展，人才队伍的建设是其必须重视的关键环节。一方面需要加强对领导和员工的培训，提高仓储作业人员的思想素质和专业素养，充分发挥员工的主动性；另一方面，需要注重对专业人才的引进，专门的人干专门的事，推动企业长久、稳定、健康地发展。
5.1.1 注重员工的技能培训
为了保障 W 公司物流配送中心仓储拣选优化方案的实施，必须取得相关领导及员工的支持与配合。结合当下 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库设备的利用情况，可以发现在配送中心的设备利用过程中因为仓储拣选人员对于自动化设备认识不足，缺乏操作经验，导致出现了一定程度的设备闲置情况，因此，该配送中心的仓储部门需要根据实际情况，对相关领导和员工分别制定培训计划并认真贯彻落实培训方案。
首先，领导人员必须深刻认识到智能化发展对于未来仓储作业的重要性，严格要求自己，积极主动地学习相关知识技能，提升自身仓储自动化素养，为仓储管理工作提供支持。其次，应加强对于现有基层员工的培训，定期开展仓储设备基本知识和操作规范的培训，不仅要在知识层面进行培训，更加要从实际操作方面加强训练，充分发挥各个员工潜力，让每一位员工都了解智能仓储基础知识，熟练掌握各个仓储设备的操作与使用，提高仓储设备的运行效率，实现人机无障碍交流。通过开展相关业务培训，进一步强化仓储作业人员的专业技能。只有不断地加强对现有人员的培训和管理才可以不断提升员工水平，才可以在低成本的基础上提升企业的仓储拣选水平。
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结论
本文在了解国内外仓储拣选优化发展现状的基础上，以 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库为研究对象，通过分析 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库的仓储作业现状，找出该 3C 产品仓库中影响仓储拣选作业效率的主要因素，主要表现在存储策略选择不合理、拣选策略选择不当和拣选路径不合科学三个方面，通过选择更加合适的存储策略、拣选策略和更加科学的拣选路径，以提升仓储拣选效率。并在此基础上建立待拣选订单等待时间最小和四向车拣选消耗时间最少的多目标联合优化模型，在 Matlab 软件中执行遗传算法对优化模型求解并对结果进行分析，在 Flexsim 软件中构建仓储拣选优化方案的仿真模型，直观验证仓储拣选优化方案的可执行性。通过本文的研究得出以下结论：
1. W 公司物流配送中心 3C 产品仓库选择分类定位存储策略。通过对所有订单中的品项数量分析，根据 ABC 法分类原则，将 3C 产品分为 A、B、C 三类，A 类产品进行重点管理，B 类产品进行次重点管理，C 类产品进行一般管理。通过对品种订购次数分析，发现 A 类品项平均订购次数在统计范围内所有品项中处于较高水平，其订购频率高、数量大，在进行存储时应当进行定位存储。确定 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库应当选用分类定位存储策略。
2. W 公司物流配送中心 3C 产品仓库选择批量拣选为主、按单拣选为辅的混合拣选策略。通过对 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库订单数量分析，发现消费者主要进行小批量、多批次的下单，大部分订单中仅包含一个品项单件产品，但也存在部分订单订购品项多、数量大，通过对单个订单中的品项分析发现，大部分订单订购品项数较少，但其总体日均订单数量大订购产品品项繁杂、数量大。因此，W 公司物流配送中心 3C 产品仓库在进行仓储拣选作业时应采用批量拣选为主、按单拣选为辅的混合拣选策略。
3.通过建模求解为 W 公司物流配送中心仓储拣选作业选择科学的拣选路径。以待拣选订单等待时间最小和四向车拣选消耗时间最少为目标，以订单拣选消耗时间最短为优化结果的直接表现形式，建立仓储拣选的多目标联合优化数学模型，根据建立的多目标联合优化模型的特点，结合 W 公司物流配送中心 3C产品仓库仓储拣选作业的数据，采用遗传算法进行多目标优化求解，并在 Matlab软件环境下产生优化结果，为 W 公司物流配送中心 3C 产品仓库的仓储拣选作业选择科学的拣选路径。
参考文献（略）
