随着电子商务的兴起,国际贸易全球化、“一带一路”战略的实施,越来越多的各国商品通过电子商务的形式走进千家万户。与此同时,快递物流行业也得到了迅猛的发展,每天面对海量的订单,提高仓库的出库打包效率,最大限度的满足物流生产的需要,同时尽量的去降低物流成本已经成为仓储物流行业急需解决的问题。如今智能仓库已成为仓储调度系统的主流,其调度和管理方案的好坏直接关系到整体物流系统的工作效率。因此对智能仓库调度的具体问题进行研究,最大限度的提高生产效率,具有重要的理论意义和实际应用价值。本文以大型购物平台的快递智能仓储作为研究对象,对其进行分析,发现了以下问题:(1)由于这类智能仓库存储多国商品,商品的编码和分类方式各不同,由于编排方式的不同,对库存物品的集中管理和调度等带来了困难;(2)同一个客户往往一次性购买多个商品,从运输成本的角度和客户体验的角度来看,应该尽可能的让同一订单下面的多个物品同时打包,通过一个快递分发到客户的手中。然而,由于物品的性质差异,从安全运输等角度考虑,一个订单中的某些物品需要单独打包发出,如何智能化的推理打包组合也成为急需解决的问题;(3)结合多个物品需要共同打包的特点,智能仓库出库、打包等过程的调度的问题主要是如何最大限度的整合物品的传输、检验、打包等多个环节的资源,最大限度的优化这仓储物流系统的工作效率。考虑到这些问题,本文提出了基于本体和智能算法相结合的调度架构和方法,结合本体对于知识概念关系模型和推理的特点,以及智能算法在生产调度方面的优势,综合性的提出解决方案和具体实现的方式。本文的主要研究内容和成果如下:(1)提出结合本体知识管理和智能算法的调度框架,并进行了相关可行性和优势的分析;(2)结合本体概念模型,通过OWL语言对多种编码和分类的商品进行本体建模,从而将多个编码标准映射到同一概念本体模型中。基于统一的本体模型,通过构造本体规则实现推理功能,提出打包组合的智能推理技术架构。另外本文还基于Protégé构造案例本体、Reasoner推理机实现推理过程;(3)本文基于多物品需要共同打包的特点,以准时化生产管理(JTL)为指导思想,将具体的调度问题进行量化,构造准时度和同时度的多目标数学模型,最大限度的优化出库打包过程的管理和生产效率;(4)本文研究了GA、NSGA、NSGA-II优缺点,在此基础上提出了改进的NSGA-II算法。并通过Matlab进行仿真实验,实现数学模型的求解,并验证了模型的稳定性,与PSO进行对比实验,得出各自在求解此类问题的优缺点。