在互联网的推动下网购成为消费的主流,其中快速消费品(以下简称快消品)的网购成为大众网购消费的主流,巨大的快消品网购市场促使电商企业在快消品的仓储及配送服务方面投入更多的资源和管理成本。由于快消品的需求量大、种类多样、消费速度快且对服务的要求复杂,传统以仓储为主的仓库已无法满足快消品的仓储环境,结合快消品特性,仓储、拣选与配送并存的新兴快消仓库更加贴合于电商对快消品仓储服务的要求,与此同时,快消仓复杂的仓储结构和作业模式对拣选区货位的利用率及货位布局也提出了更高的要求。良好的货位分配策略有助于缩短电商快消仓拣货的时间,降低人工成本,优化货品配送服务质量。因此,研究拣选区的货位分配问题对于提升快消仓市场竞争力具有不可估量的价值。在研究仓库货位分配问题之前,通过文献了解到学者们对存储区的高位货架基于重力、体积和出入口频率等影响因素在自动化环境下提出了有效的货位优化策略,然这些策略并不适用于电商快消仓人工作业环境的拣选区。本文以电商快消仓拣选区为研究对象,研究分析如何从物流仓储管理角度,利用科学合理的货位优化策略,更好的利用仓库空间资源,更高效的提升拣选货品的效率,从而有效的降低仓库运营成本。本文通过对电商快消仓拣选区的作业环境及现实货位布局的研究分析,发现了订单及拣选单与货位布局之间的相关性。运用文献研究法分析国内外对仓库货位分配原则、货位存储策略和货位优化目标等的研究,结合电商快消仓拣选区的实际情况,排除了货品重量、相容性及体积对货位分配的影响;通过研究国内外关于货位优化模型建立及优化算法应用的研究,本文基于货品的相关性及拣选频率建立了单独考虑仓库订单相关性的优化模型、单独考虑拣选单相关性的优化模型和同时考虑两种相关性的集成模型,其中,在建立集成模型时,为使两个模型具备可比性将它们标准化,并运用权重系数法研究基于订单和拣选单的货品相关性货位优化模型在不同权重下的优化情况。最后用模拟退火算法对不同权重系数下的目标函数模型进行求解,对比不同优化模型的结果,分析得出适合于电商快消仓拣选区的最优货位分配方案。最后,以某快消仓的拣选区实际数据对优化方案进行验证,对比分析优化前和优化后的货位布局结果,实验表明,同时考虑订单和拣选单上货品的相关性得出的优化方案可以明显提高电商快消仓拣选区的作业效率。优化后的货位布局效率提升55%,拣选作业时间明显缩短。