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基于自动拣选系统中并行拣选策略,提出货物品项分配优化问题,以平衡各拣货区工作量,提高系统拣选效率。该问题可归结为分类数已知的聚类问题。为解决此问题,借鉴了人工拣选系统中解决该问题的动态聚类方法,并针对自动拣选系统的特点做两方面改进：在品项间相似系数表达中考虑了各品项拣选数量的影响;在聚类过程中结合了最大最小蚁群算法（MAX-MINAnt System,MMAS）。最后对两种聚类方法进行仿真分析,结果证明了改进的聚类方法可更大幅度地提高系统拣选效率。