在大部分仓库订单拣选上Fishbone型非传统布局相比于传统布局有着明显的优势,目前对Fishbone型布局的研究主要是在单一固定参数背景下的分析。在多拣选点路径规划的研究上,当前的研究并没有考虑到拣选点存在取货点和存货点两种类型,局限于在一次拣选过程仅仅进行存货或取货的单类型拣选模式,显然将存货点和取货点进行协同拣选能显著提高仓库运作效率。本文以Fishbone型非传统布局为研究背景,首先对Fishbone型布局进行了单类型路径优化分析模型,以双分区传统布局作为对比对象,首先对传统布局和Fishbone型布局进行建模,通过移动距离的分析对Fishbone型布局进行模型转换,准确直观表达了单个拣选点时Fishbone型布局的性能变化情况并得出函数关系。然后针对多拣选点时无法穷举的情况,建立移动距离矩阵并运用多种群遗传算法求得单次拣选平均移动距离,分析分别在随机存储和基于周转率存储下,不同深宽比和不同拣选点数量的情况下Fishbone型布局的单类型路径优化并得出一般规律。接着分析了考虑具有存货和取货两种拣选点类型的双类型存取协同路径优化模型,在标准蚁群算法的基础上,通过多种群协同和最小最大信息素系统等方式克服蚁群算法在迭代过程中容易陷入局部最优解的问题,进而给出一种多种群协同的改进型蚁群算法用于求解存取协同路径优化模型。MATLAB仿真并对模型分析表明,单类型路径优化时只有在特定范围下,Fishbone型布局才能优于传统布局,且优化效率随布局参数变化而不同,可为物流仓库设计和非传统布局进一步研究提供依据。双类型存取协同路径优化模型仿真结果表明多种群协同的改进型蚁群算法在搜寻结果上更优,并且搜寻速度也要快于标准蚁群算法,相比于未采取存取协同策略的路径优化方法,采用存取协同策略所需的拣选小车数量更少且能够明显缩短拣选距离,使得仓储运作效率显著提高。