近年来,电子商务凭借其便捷性、产品多样性等优势受到众多消费者的喜爱,并得到了快速发展。在电子商务环境下,网上购物的日订单量可达数十万单,且订单呈现小批量、多品种、响应时间短的特征,这些特征显著增加了配送中心订单拣选难度。另一方面,订单拣选是配送中心作业中劳动密集度最高、成本最高的活动,其成本约占配送中心总运营成本的55%以上,订单拣选效率的高低对配送中心的运营成本和服务质量具有直接影响。因此,为保证准时将物品送到顾客手中,高效、准确的订单拣选策略是必要的。而订单拆分策略通过提高拣选车的满载率和减少拣选员的行走距离,减少订单的处理时间,进而减少订单的延误时间,提高顾客的满意度。综上可知,对考虑拆分策略的配送中心订单拣选优化问题进行研究具有重要的理论和现实意义。本文在现有文献研究的基础上,针对电子商务环境下顾客订单的特点,分别考虑截止时间相似度拆分和位置相似度拆分两种订单拆分策略对订单拣选效率的影响,构建了以订单总延误时间最小化为目标的配送中心订单拣选优化模型,并将模型应用于实际。本文主要研究工作如下:（1）考虑截止时间相似度拆分的订单拣选优化。首先,针对顾客订单的特点,为提高订单拣选效率,提出截止时间相似度拆分策略,并在拣选车容量的约束下,构建考虑截止时间相似度拆分的订单拣选优化模型;其次,针对建立模型的特征,设计考虑截止时间相似度拆分的订单分批方法和知识引导的果蝇优化算法进行求解;最后,通过数值算例分析,发现考虑截止时间相似度拆分策略时,其总订单总延误时间明显小于未考虑订单拆分,且通过与ESD算法比较发现,知识引导的果蝇优化算法具有更优越的性能。（2）考虑位置相似度拆分的订单拣选优化。首先,在考虑截止时间相似度拆分的订单拣选优化问题的基础上,进一步研究位置相似度拆分策略对订单拣选效率的影响。首先建立考虑位置相似度拆分的订单拣选优化模型;其次,采用考虑位置相似度拆分的订单分批方法和知识引导的果蝇优化算法对模型进行求解;最后,运用数值算例分析,发现位置相似度拆分策略通过将摆放位置相似的子订单分配给同一个拣选员,减少拣选员的总行走距离,进而降低订单的总延误时间,验证考虑位置相似度拆分的订单拣选优化模型的可行性、知识引导的果蝇优化算法的有效性。（3）潜在应用研究:以A公司为例。首先,对A公司的背景和订单拣选情况进行介绍;其次,结合该公司实际订单数据,基于截止时间相似度拆分和位置相似度拆分的订单拣选优化模型,采用考虑拆分策略的订单分批方法和知识引导的果蝇优化算法对其进行求解,得出最优的订单分批、批次分配和排序方案;最后,为A公司的实际运营提供相应的理论指导。本文研究了考虑截止时间相似度拆分和位置相似度拆分的配送中心订单拣选优化问题,与现有研究相比,本研究更能满足现实配送中心提高订单拣选效率的要求,因而可为现实配送中心订单拣选提供决策参考。