在互联网技术飞速发展和人们消费观念不断升级的今天,线上购物已经逐渐成为我们日常消费的重要手段。如何稳定高效地完成海量的电子订单对当前的物流分拣系统提出了巨大挑战。在人工与土地成本不断提高,订单时效性愈发重要,信息技术与机器人技术快速发展的背景下,自动化分拣系统被越来越多的配送中心所采用,成为现代物流仓储行业的重要组成部分。自动化分拣系统的发展从较早的堆垛机自动存取系统到后来的自动穿梭车存取系统和自动导引车系统,自动化设备的种类逐渐增加,系统的智能化水平不断提高,各种根据订单特点及仓库实际情况对拣选系统的改良也层出不穷。自动化拣选系统的性能会受到系统结构、设备数量和工作流程等因素的影响。因此,为提高运行效率,节约成本,对自动化拣选系统的性能分析、设计优化和运作策略等方面的研究是当前自动化拣选技术的主要方向。多载位自动小车存取系统（Multi-loading Robotic Mobile Fulfillment System,M-RMFS）是近年来新出现的一种自动化分拣系统。在存储方面,其具有像多层穿梭车系统等密集仓储系统那样的储量大、节约空间、分拣速度快等特点;在分拣方面,其又有像移动机器人订单履行系统那样的布局灵活、柔性好、成本较低等特点。基于以上特点,该系统非常适用于当前电商环境下的配送中心分拣仓库。本文以多载位自动小车存取系统作为研究对象,以系统性能优化和运行策略优化为主要研究方向,使用了排队论、多目标优化方法、启发式算法、仿真与数值实验等研究方法,为结构化分析多载位自动小车存取系统的成本和性能参数,提高运行效率提供技术指导和理论依据。主要的研究内容和成果如下:首先,研究了多载位自动小车存取系统的设计优化问题。本文从介绍M-RMFS的布局结构和作业流程入手,对拣选区与存储区的三种不同的布局策略进行分析,并按照系统作业流程,提出了多载位AGV在不同的作业阶段和不同起始位置点场景下的行走时间分析方法。根据M-RMFS的系统特性和作业流程,建立了半开环排队网络模型对系统订单拣选排队场景下的各项性能指标进行评估,并采用近似平均值法求解排队网络的平均队长、平均等待时间、订单吞吐时间、订单吞吐量、设备利用率。定义了 M-RMFS的系统成本、系统吞吐量、订单完成时间、系统存储容量以及系统设备利用率等系统性能指标,建立了系统设计优化模型,通过改进的遗传算法求解M-RMFS系统设计参数,主要包含:货架排数、货架列数、货架层数、AGV数量、AGV载位数量以及分拣站台数量。最后通过数值实验,分析了分拣站台布局、货架排列比、货架层数、AGV数量、AGV载位数量等结构参数对系统性能的影响。然后,研究了多载位自动小车存取系统的出库优化问题。分析了 M-RMFS系统出库流程,并从订单分配和路径优化两个方面对出库作业进行优化。介绍了 M-RMFS订单分配策略,借鉴K-means聚类思想,提出启发式优化策略,考虑了订单关联度的影响,减少了相同品项的出库次数,同时兼顾多设备任务均衡原则,消除设备之间的系统瓶颈,减少相互等待时间,从而缩短系统整体作业时间。依据M-RMFS的作业流程,以单车作业时间最短为优化目标,对M-RMFS的路径优化问题建模,将分配完成的订单序列依据AGV作业流程转换为AGV的任务序列,采用改进的模拟退火算法求解优化模型。在数值实验中,讨论了 AGV载位数量、分拣站台数量、订单总量对路径优化以及订单分配优化效果的影响,分析了 27种不同的AGV载位数量、AGV数量、分拣站台数量组合场景下M-RMFS的综合出库优化效能。最后,研究了多载位自动小车存取系统的入库货位分配优化问题。介绍了多种货位分配策略,基于SKU周转率分析的两种集中式货位分配策略:基于二维平面的分级存储和基于三维立体的分级存储策略,基于SKU周转率和相关性分析的分散式存储策略。基于二维平面的分级存储策略按照存储货位的（x,y）坐标和SKU周转率高低的等级划分进行货位分配,基于三维立体的分级存储策略按照存储货位的（x,y,z）坐标和SKU周转率高低的等级划分进行货位分配。分散式货位分配策略,将相关性大的SKU优先放置于同一（x,y）坐标位置,周转率高的SKU分散存储。分别对三种货位分配策略建立优化模型,并采用改进的模拟退火算法进行求解。通过数值实验,分别讨论了多种仓库规模（货架排数、列数、层数）和AGV数量组合场景下,三种货位分配策略的优化效能。