目前,电子商务零售商面临的挑战之一是处理大量时间紧迫的拣选订单。传统的“人到货”拣选系统已经无法满足需求。智能拣选系统的最终目标是让拣货员或自动拣选设备集中处理拣出动作,而不是移动或搜索货物。作为“货到人”智能拣选系统中的主流设备,移动机器人可辅助货物运输给拣货员,减少了人工找货环节的行走过程,将拣货员或自动拣出设备的主要业务集中到价值密度最高的拣出动作上来。本文以基于移动机器人的“货到人”智能拣选系统为研究对象展开研究。当前,如何准确高效地评估“货到人”智能拣选系统的性能成为该类系统首先面临的重要问题。“货到人”智能拣选系统的性能受到多种结构参数、运行策略和系统运行参数等多种因素的影响。基于此,通过排队网络模型构建适配不同“货到人”智能拣选系统的性能评估模型,是研究智能拣选系统新的研究热点。基于此,本文以构建“货到人”智能拣选系统性能评估模型为目标,以固定货架式智能拣选系统和移动货架式智能拣选系统为主要研究对象,运用数学建模、排队论、仿真模型、优化算法等方法,围绕评估系统性能指标和参数配置优化方面开展建模分析与优化研究。对实现不同“货到人”智能拣选系统的性能评价具有重要意义,为结构化分析“货到人”智能拣选系统提供了研究基础和理论依据。首先,在拣选系统存储设备研究方面,提出一种货架结构化定量分析方法。通过货架空间利用、搬运需求、初期投入成本和运营成本等多个方面对横梁式货架和重力式货架进行结构化综合对比。以此为切入点,研究产品结构、库存周转水平和安全库存水平等物料特性与不同货架系统特性之间的映射关系。并引入了空间需求与搬运距离节约量作为分析指标,完善货架评估体系。通过数值实验分析并验证了横梁式货架与重力式货架各自适用条件,表明当周转库存水平较低时,重力式货架空间需求较小;周转库存水平较高时,横梁式货架优势明显。然后,在拣选系统运输设备研究方面,完善了考虑运输设备作业模式与货架结构相结合的系统评估模型,结合货架结构与移动机器人作业模式,分别对横梁式货架拣选系统（双指令作业模式）、重力式货架拣选系统（单指令作业模式）、重力式货架拣选系统（双指令作业模式）进行评估。此外,总结系统吞吐量、移动机器人利用率、移动机器人合理配置数量作为系统评价指标,并在数值实验中,讨论系统结构参数对系统效率以及移动机器人利用率的影响。定义了任务完成率为移动机器人合理配置数量的决策指标,为系统设计人员提供了一套完善的系统评价体系。其次,在拣选系统结构布局研究方面,提出多种拣选通道布局方案并进行设计优化。系统地研究了拣选台位置序列、系统货架布局结构以及移动机器人期望行走时间三者之间的相互关系。并提出多种拣选台布局规则:拣选通道外置、拣选通道内置、单拣选通道、双拣选通道,并进行两两组合总结多种拣选台布局方案。同时,采用碎片化服务时间管理方式,通过“拆分→整合→优化”的过程,设计仓库布局优化模型的目标函数。并设计了基于模拟退火算法的仓库布局优化模型,为该系统寻找最优的拣选台布局布局方案,实验结果显示提出的设计方案相较于传统布局具有优越性。最后,在拣选系统改进优化研究方面,建立复合货架式智能拣选系统性能评估模型并构建多目标优化设计模型求解系统设计参数。该复合系统既有固定货架式拣选系统高密度存储的优势,又有移动货架式拣选系统高效灵活的系统配置。采用排队网络这一离散事件系统分析方法,对复合货架式拣选系统建模。并提出系统设备成本、系统吞吐量、系统存储容量、订单履行时间以及移动机器人利用率等系统评价指标。并构建上述多种指标的多目标优化设计模型,通过NAGS-Ⅱ方法求解该系统最优的结构参数、移动货架设计参数、移动机器人数量以及拣选台位置序列。