【摘 要】
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“人-机”双拣选系统，由于兼具机器人移动货架系统“货到人”拣选模式和传统“人到货”拣选模式的双重优势，为解决大型网上超市面临的一单多品订单拣选难题提供了前所未有的机遇，然而，却面临着两个拣选区域分别存储哪些商品的决策难题。以最小化拣选成本为目标，针对双拣选系统选品面临的商品关联关系复杂、解空间巨大等挑战，本文提出一种基于关联网络的三阶段迭代搜索选品方法进行高效求解。该方法基于历史订单数据，按照“关
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（72101230，71931009，71971036）；
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“人-机”双拣选系统，由于兼具机器人移动货架系统“货到人”拣选模式和传统“人到货”拣选模式的双重优势，为解决大型网上超市面临的一单多品订单拣选难题提供了前所未有的机遇，然而，却面临着两个拣选区域分别存储哪些商品的决策难题。以最小化拣选成本为目标，针对双拣选系统选品面临的商品关联关系复杂、解空间巨大等挑战，本文提出一种基于关联网络的三阶段迭代搜索选品方法进行高效求解。该方法基于历史订单数据，按照“关联网络构建→关联网络转化（搜索树）→关联网络搜索（蒙特卡洛树搜索）”三个阶段巧妙地将选品难题转化为状态空间搜索问题，从而将商品网络划分为对应双拣选区域的商品集合方案。利用国内某大型网上超市的实际数据，将所提方法与普遍应用的几种方法进行对比，结果验证了所提方法的高效性和实用性。该方法可为网上超市等企业采用“人-机”双拣选系统解决多品订单履行难题提供理论指导和决策支持。
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