随着我国物流业的快速发展,企业也越来越关注自己的物流成本问题。从相关数据得知,在物流成本中,仓储系统成本占物流系统成本的30%左右；而在仓储运作系统成本中,订单分拣系统的成本大约占仓储运作系统成本的55%。通过这两组数据,不难发现订单分拣系统的运作成本直接关系到企业的物流系统成本,并且对物流系统成本的降低还起着决定性的作用。因此,为了降低物流成本,仓储系统成本问题则成为了相关领域专家、学者所研究的热点。然而,在物流仓储企业的具体实践中,影响订单拣选效率的因素有很多,其中包括：仓储系统的布局结构、位置分配策略、库位存放方式、货物拣选路由策略、存储块的容量、分区策略、人员结构设置以及仓库规章管理制度等。尤其是存储位置分配策略、路由策略以及存储块的容量设定,这三个因素对仓储系统的影响最大,几乎直接决定了一个物流仓储系统的运作绩效。通过查阅相关资料,发现学术界对仓储系统的研究普遍集中在订单分拣系统和订单分货系统。订单分拣系统和订单分货系统在功能上还是有区别的,具体来讲：订单分拣系统主要包含了四个方面的主要功能,即分别为接受到货、分货、拣货和包装；而订单分货系统主要包括了三个方面的主要功能,即分别为到员分货、包装和以及选择即将拣选的货物。由于二者在功能上存在较大的差异,导致位置分配策略关注的效率也有所差别。对于前者,主要关注的就是拣货效率,而对于后者,则主要关注的是存储绩效问题。就目前来讲,绝大多数文献主要研究的是订单分拣系统,这种系统的特点就是完信息系统,或者说是静态信息系统。正因为这点,导致基于吞吐量位置存储分配策略很难实施。本文以需求具有不确定性因素的物流仓储系统作为研究背景,对物流仓储的动态位置分配策略进行研究,其中以最近空位分配策略和基于吞吐量的位置分配策略为主,找出能够优化仓储绩效的最优位置分配策略。根据研究得知,基于吞吐量的位置存储分配策略更加适用于存在不确定性因素的物流仓储系统。但是,在企业的实践中发现不具有实践价值。为了解决这个问题,本文构建了客户需求预测模型,利用客户需求预测模型对有效顾客交易量进行预测,以便提前知晓有效客户的需求量并为其分配位置,从而有效地解决了基于吞吐量存储分配策略所遇到的难题。本文将采用昆明国际花卉拍卖交易中心(KIFA)的历史交易数据对其仓储运作绩效进行模拟,最终验证了基于吞吐量的位置存储分配策略具有可行性。本论文将主要完成以下工作,具体如下：1、查阅相关文献资料,并对国内外有关订单分拣系统与分货系统、位置分配策略和需求预的研究现状进行了综述。在相关理论的基础上,根据订单分货系统的特点和运作现状,找出企业物流仓储系统运作效率低下的环节,通过对环节进行流程分析,明确问题之所在,然后结合企业物流订单分货系统存在的问题以及可改善的环节提供解决思路。2、本文将构建客户需求预测模型,并对每天参与拍卖交易的购买商进行需求预测。根据购买商交易的历史数据,预测出总体样本中每个购买商在未来一天的需求量,为KIFA的订单分货系统采用吞吐量存储分配策略奠定前提条件。依据预测出来的购买商在未来一天的需求量后,根据不同的位置存储分配策略得出相应的配送距离、转移距离和行径距离,结合购买商的路由策略相关理论,分别对不同位置存储分配策略进行绩效分析。3、论文提出客户需求预测模型,有效解决吞吐量预测问题,在实现过程中,加入了遗传算法、敏感度分析,解决了客户的交易量存在较大波动问题,通过实例验证,基于吞吐量预测的位置分配策略在不确定性因素的仓储拣选系统中具有一定的实用性和可行性。