易逝品在我们的生活中较为可见,指一些在储存和流通过程中随着时间的流逝会变质、过期、损坏、挥发而使产品贬值的商品。目前我国易逝品的销量逐年上升,受到消费者的青睐,但由于易逝品本身生命周期短、时效性强的特点,使得易逝品的补货管理问题成为企业的重要难题。本文以易逝品的补货管理为研究课题,通过实地调研,结合大型仓配中心易逝品的作业模式现状进行分析,围绕供应商仓储区补货与内部拣选区补货的两种补货作业模式,通过文献分析与调研,运用易逝品补货理论、灰色理论预测方法、粒子群算法等理论与方法,对大型仓配中心易逝品的补货问题展开了多层面研究,主要如下:首先结合国内外关于大型仓配中心补货管理与易逝品补货的研究现状进行阐述;其次,深入企业实地调研,系统介绍仓配中心补货作业管理方式,从中发现易逝品的补货管理上存在的问题,包括周期性的仓储区补货水平确定问题与内部拣选区补货信号分布不均问题;第三,针对仓储区补货水平确定问题,采用(R,S)补货策略,计算时引入适用性很强的三参数Weibull分布来表述易逝品的变质率,运用灰色预测理论来预测易逝品在一个周期内的需求率,以企业一个补货周期的最大利润为目标函数建立易逝品补货策略模型,对易逝品的补货数据进行分析求解,得出一个周期内易逝品的最优补货水平;最后,围绕拣选区的内部补货需求信号分布不均的问题,运用粒子群算法对订单排序进行优化,得出了使补货信号分布更均匀的订单排列顺序。