随着我国劳动力成本的上升,使用机器替代人工成为仓储物流企业转型升级的重要方向,自动导引车（Automated Guided Vehicle,AGV）作为一种高效、便捷、智能的分拣、出入库、补货搬运工具,在提升仓库智能化水平、降低人力资源成本等方面有着显著优势,被越来越多的运用于电商、医药、日化、图书等以拆零拣选为主的行业中。本文在分析了国内外专家学者已有研究成果以及当前企业订单拣选系统现状的基础上,提出了动态订单分批优化策略,以减少总的AGV行驶距离为目标,去提升订单拣选效率、降低订单延误率。首先,分析当前订单拣选系统的模式、流程以及存在的问题,确定了本文将采用“货到人”的多AGV拣选模式,并结合货位布局、订单分批、任务分配、路径规划等优化调整,以提升订单拣选效率和准确率,降低订单延误率的整体思路;接着,根据分析结果构建订单拣选系统的作业环境,确定货位布局,设置AGV作业任务,是后文优化订单拣选系统的基础和依据。然后,针对本文研究的“多品种、小批量、多批次、短周期”拆零订单拣选作业场景,提出基于订单相似性的动态订单分批策略。以最小化总的AGV行驶距离为订单分批和路径规划协同优化目标,建立动态订单分批及路径规划两阶段数学模型。通过节约算法求解动态订单分批模型,并引入时间约束机制以达到订单处理“不过早、不延误”的效果;通过模拟退火算法求解路径规划模型,通过增强邻域搜索能力,增加任务均衡约束,以寻求更优的AGV行驶路径。最后,以WK公司某配送中心的历史订单数据为例,利用matlab仿真软件对本文构建的动态订单分批和路径规划模型进行求解。并将求解出的多AGV任务分配和调度方案与基于订单不分批、固定时窗分批策略求解出的结果相对比,验证了本文提出的基于订单相似性的动态订单分批策略对于缩短AGV行驶里程、提升拣选系统效率、降低订单延误率的可行性和有效性。即既能有效防止订单长期沉淀在订单池中得不到拣选,又能避免订单被过早从订单池提取出来而达不到最优的组合拣选效果,有效平衡了拣选效率的提升和订单延误率的下降。