拣选作业是指按订单或出库单的要求,从存储场所选出物品,并放置在指定地点的作业,它是物流中心作业中最为关键的环节之一,作为存储、包装、配装送货、订单处理和客户需求的汇合点,对资源提出了很高的要求,是物流中心的各种作业中最具客户敏感性的部分。对拣选作业进行优化,不仅能提高物流中心内部的管理水平和运作效率,还能够显著提高整个供应链的效能、降低供应链的成本、改善供应链的服务质量、加速整个供应链的发展。拣选作业包含了从处理客户订单,确定待拣选货位,经过行走将货物从货架上取出,并分放在指定出货区域的全过程。与之相对应,拣选作业的优化主要涉及了拣选单处理、货位确定、拣选路径优化、资源配置优化等方面。本文以某物流中心的实际情况为研究背景,主要对拣选单处理及拣选路径的选择进行优化。在拣选单处理方面,本文针对该物流中心拣选单的特点,采取批量拣选方式。以路径总长度最短为目标函数,以拣选设备的容量限制为约束条件,建立0-1规划模型,对所有的拣选单进行分批,并采用节约式启发算法进行求解。在拣选路径优化方面,本文在拣选单分批模型的基础上,参照TSP模型建立路径优化模型,对拣选路径进行优化,并采用蚁群算法求其近似最优解。但由于基本蚁群算法具有算法初期收敛速度较慢,易陷入局部最优解等缺点,本文在借鉴蚁群系统及MMAS算法的基础上又提出了改进算法。通过算例研究,与不进行分批作业相比,经过拣选单分批模型后,拣选路径的总长度缩短了约三分之一,经过路径优化模型后,路径总长度缩短了近一半,具有较为显著的优化效果。