网络零售业的蓬勃发展催生出大规模、多样性的订单需求,促使仓储系统朝向自动化和智能化方向迭代升级,货到人拣选系统被广泛应用。移动机器人拣选系统（Robotic Mobile Fulfillment System）作为一种特殊的货到人系统,具备高扩展性和高柔性的特点,为电商订单的处理及拣选提供了新的解决方案,并成为企业界和学术界关注的焦点。在仓库运作中,订单拣选被认为是耗费时间最长、成本最高的部分,储位分配和订单分批是影响拣选效率的关键环节,对二者进行优化有利于缩短订单响应时间。于是本文从仓库的入库和在库阶段着手,完成移动机器人拣选系统的储位分配和订单分批优化研究。本文首先分析了移动机器人拣选系统的运作模式,发现了储位分配和订单分批两个环节联系的紧密性,采用联合优化的方式来提高订单拣选效率。接着基于拣选系统的特点,出于对商品尺寸和货架存储空间等限制因素的考虑,研究了一种商品存储于多个货架的储位分配问题,进而以货架上商品关联度和最大化为目标构建了整数规划模型,并依据货架上商品的总出库频率安排货架的摆放位置。储位分配确定之后,随着订单数量的增多,为了方便拣选作业,需要对订单池内的订单进行分批。考虑到分批作业对货架搬运距离的影响,提出了集成订单商品种类相似度、货架储位相似度以及距离相似度的订单加权相似度衡量方法,建立了以完成所有批次订单拣选时货架总搬运距离最小为目标的订单分批模型,采用贪婪算法进行求解,得到了订单分批结果和各个批次拣选时的货架搬运方案。最后,以T电商企业的实际订单数据为背景,基于多种储位分配和订单分批策略进行对比实验,结果表明本文储位分配和订单分批策略优于其他的存储和分批策略,且将两个环节联合优化可以缩短货架搬运距离约58.48%,能够更好地提高拣选效率、优化仓库作业。此外,对拣选系统的重要参数拣选台容量、订单数量和相似度加权系数取值进行敏感性分析,并提出了有利于优化仓库订单拣选作业的建议。