订单拣选消耗了配送中心内的主要劳力,决定着对下游客户的服务水平,是配送中心内部最重要的作业流程。选择合适的订单拣选系统对于提高订单拣选效率、提高客户服务水平,有着至关重要的作用。订单拣选系统选型的意义重大,但目前的选型工作缺少必要的理论指导和规律总结,主要依靠需求方利用自己的经验、结合供应商的建议制定系统选型方案；目前对拣选系统的理论研究主要集中在各自独立的控制、调度、优化、设计等方面,对于针对不同订单的系统适配问题研究还很缺乏。订单拣选系统的适配问题的研究较少,主要原因在于其是一个复杂的系统工程,其复杂性体现在四个方面。一是目标的复杂性：选择一个适用的订单拣选系统,既要以系统效率、一次性投资、日常运维费用等定量指标为选型的目标,还要将自动化水平、稳定性、舒适性等定性指标融入到选型目标中。二是约束的复杂性：在选择系统时,既要受到货品属性和订单属性等输入要素的约束,还要受到环境属性等外部条件的约束,而这些属性本身就都是十分复杂的。三是系统的复杂性：订单拣选系统类型繁多,既有人工设备,也有半自动化、自动化设备,而且每个类型的具体设备结构又很复杂,很多类型近乎一个供应商一个结构。四是策略的复杂性：订单拣选系统的选择过程中,还要充分考虑拣选作业策略对系统选择的影响,而拣选作业策略包括布局设计、储位分配、分区拣选、分批拣选和拣选路径优化等多项内容,且每个策略均较为复杂。因为适配问题的复杂性,本文无法解答该类问题的所有分支,仅选择最为关键的四个难点问题作为研究对象。这四个难点问题分别是：一是对要研究的众多订单拣选系统,建立能够起在各系统间横向对比的模型；二是不同拣选系统之间的比较应当是基于各自最优结果的比较,即对每个模型应求解出最优的拣选时间后再比较；三是不同拣选系统应当选择最合适的拣选策略,并考虑不同订单对拣选策略选择的影响；第四个是研究订单结构与拣选系统的相互关系,重点是订单密度、强度发生变化时对拣选系统选择的影响。在研究这四个难点问题过程中,本文的主要内容与成果如下：(1)提出了订单结构与拣选系统的适配问题,定义了订单矩阵、订单结构、订单拣选系统、拣选策略、矩阵分块等基本概念,通过分析拣选系统中的人、订单、物品三个实体元素之间的逻辑关系,将所有的拣选系统抽象为人到货、人到单、货到人三种基本类型,建立了一维环境下三种通用拣选系统的时间表达式；并利用空间填充线将一维时间表达式串起来,形成了更能反映真实世界的二维系统模型；概括总结了三种分区策略,归纳了与之对应的时间模型图；建立了以总订单拣选时间为主要判断依据的适配问题模型和拣选时间优化子问题模型。(2)提出了拣选时间优化子问题的求解方法。将订单矩阵的二维分块集群问题转化为了可以采用多种经典启发式算法的一维编码,借此实现了在订单矩阵二维空间同步进行分批和分区策略的优化；分别采用遗传、蚁群、粒子群三种算法进行了求解,比较三种算法的计算时间和优化效果后,最终选择遗传算法作为本问题求解的方法；根据初步优化结果,研究了不同策略下的订单矩阵分块集群的特征,包括串行系统的副对角线特征、独立性并行分区的总量均衡特征、关联性并行分区的单批次均衡特征；提出了基于分块集群特征的快速排序分配算法,用以在很短时间内求解较优的初始解,并验证了快速排序分配算法与传统人工优化、遗传算法的对比效果。(3)讨论了分区策略与拣选系统的适配问题。利用数学归纳法等方法证明了三类系统分别对串行、关联性并行、独立性并行三种分区策略选择的定理,提出了“在给定相同的订单、相同的分区数量、相同的分批策略和相同的集群优化结果时,独立性并行分区策略时间上优于关联性并行分区策略”和“特定条件下,并行分区策略时间上优于串行分区策略”的重要结论；通过对大量仿真数据的统计,验证了定理,并分析了订单密度、订单强度、分区数量、分批数量对于策略选择的影响。(4)讨论了订单结构与拣选系统的适配问题。通过构建合理的决策单元和输入、输出数据,构建了能够解决订单与拣选系统适配问题的DEA模型,并且分析了给定订单条件下对不同拣选系统的选择；分析了订单密度、订单强度、分区数量、分批数量各因素与拣选系统选择的相关性,发现订单密度、分批数量、分区数量对拣选系统的作业时间具有较大影响,订单强度的影响较弱；通过对大量仿真数据统计分析,发现了订单密度对拣选系统选择的显著影响。该方法不仅填补了订单结构和拣选系统之间适配问题研究的理论空白,而且具有很大的应用价值,能够指导配送中心根据订单选择合适的拣选系统,并能够指导设计、优化适应订单特点的拣选系统,在烟草、医药、轮胎行业的拣选系统上均有较大应用前景。