为了保持配送中心较高的客户服务水平以及提升仓库系统运作效率，仓库一般安排多名拣货员同时在拣货区进行作业。无论是在通道内行走还是在拣选货物的过程中，由于拣货员在执行拣货任务时不可避免与其他拣货员产生冲突，所以拣货系统中常常在某些局部区域出现拣货员的阻塞与等待现象，称之为拥堵。工作中的拣货员均会因为周围存在其他拣货员也在作业而延缓了工作进程，拣货拥堵在窄通道拣货系统中更加突出。
　　通过查阅国内外现有文献发现，多数学者研究仓库拣货系统的优化问题时，很少考虑到拣货员的拥堵。本文主要从计划层面的货位指派环节出发，分析讨论拣货系统的拥堵问题，并提出了基于货品关联性的启发式储位分配方法。基于排队论中对排队网络服务站平均队长的计算与分析方法，将整座拣货仓库构建为一个封闭式排队网络，每条拣货通道视为 GI/G/1 排队服务系统。同时，利用散布近似法对模型进行求解。不同于以往学者们对于通道服务时间等参数的演算方式，本文假设通道服务时间服从一般位相分布，继而根据一般位相分布的k阶矩计算公式求得拣货通道的期望服务时间与服务时间变化系数。最后，设计了一组货品拣货概率数据用于数值仿真实验检验排队网络模型。实验结果证明，关联性储位分配策略的确能够缓解拣货系统中的通道拥堵，使得各通道拣货员的人数分布更加均匀，并且采用关联性储位分配策略的拣货系统优于分类存储与随机存储条件下的系统表现。然而，敏感度分析结果表明，并不是在所有货品关联性强度条件下关联性储位分配均优于其他两种存储策略。进一步地探讨通道内货品为差异原则和均衡原则布置时的系统表现，可给予准备采用关联性货位分配策略的管理人员对该策略以更好的理解与洞悉。