近年来,零售电商的高速发展与普及使网络购物成了人们如今的主流消费行为,客户对所购商品交付时限的要求越来越高。为缩短客户订单完成时间,需要仓储端对订单进行快速反应。拣选作业是实现高效仓储作业最重要的环节,一个仓库的总运营成本中大约有50-75%是由拣选作业构成的,所以拣选作业的效率对电商企业维持和提高客户满意度的影响至关重要。同时,零售电商订单具有品项多、批量小、批次多和响应快的特点,需要专门设置一个小面积的订单拣选区进行拣选作业,而且需要对大量无计划、不固定在线到达的订单及时响应。但现有的货位优化研究针对大型储存区的居多,而且现有的订单分批研究大多都集中在离线环境下单一员工拣选场景的研究,然而现实的电商订单拣选系统会有多个员工同时进行在线拣选作业,所以有必要对现实零售电商场景下的拣选区货位优化和订单分批方式进行更深一步的研究。KL电商仓库是KL电商平台下的一个美妆个护品类的仓库,通过实地调研分析其拣选作业现状,发现它的拣选作业具有拣选效率低、延迟发货率高和订单错发率高的问题,主要由拣选区的货位分配方式与订单分批方式不合理造成的,大大影响了订单的出库效率和客户服务评价。本文根据KL电商仓库的实际情况提出了建立货位管理系统、合理规划货位的分配和科学设计订单分批的优化思路,建立了基于高出库频率近出口、品项相关性和空间利用合理化的原则的多目标货位优化模型,并采用IGPSO算法进行求解;建立了以缩短拣选总时长与缩短客户响应时间为目标的在线订单分批模型,并设计了在线订单分批的求解算法。最后根据KL电商仓库的实际订单数据进行求解,并分析优化效果,实验证明本文提出的在线算法与现有的在线算法相比具有一定的优越性;本文提出的货位与在线订单分批的优化方法,使KL电商仓库拣选作业的总用时比优化前降低了18.99%、订单最长响应时间比优化前降低了50.07%、拣选总路程比优化前降低了15.3%、每个订单批次的平均拣选时间比优化前降低了18.99%、订单平均响应时间比优化前降低了20.2%。