在本研究中,解决了电商物流企业自动化建设所缺失的最后一环,即如何利用机械手进行异质化货物的托盘装载问题。近年来中国大陆电商发展迅猛,对物流仓库高效运作的需求也愈发迫切。由于人力成本不断上升,大型仓库的许多流程都实现了自动化改造,而由于装载布局的复杂性,在最后一步将异质化货物进行托盘装载仍然依靠人工摆放。此外,必须实时规划每个货物的装载决策,以保持机械手以恒定速率运行,这使得问题更加复杂,因为在每次决策时仅有部分货物信息已知。本文首先利用混合整数规划模型对该问题的离线松弛问题进行建模,主要解决了研究问题中的关键难点,即如何避免装载过程中机械手和已经摆放货物之间的碰撞并保证每一步摆放布局的稳定性。对于小规模离线问题可以利用商业求解器求得最优解,可以作为问题的下界以衡量本文提出算法性能的优劣。为了拓展本研究的模型以解决实际应用中在线决策的特性,本文采用了蒙特卡洛仿真的策略来选择可以使得未来期望的空间利用率最大的当前决策作为最优决策,并基于此策略设计了启发式算法框架求解大规模在线问题。最后,本文进行了广泛的数值实验以仿真多种应用场景,并利用不同场景的实例验证了本文所提出算法的有效性。本文还对各个关键的系统参数对于全局码垛系统装载效果的影响进行了深入对比分析,从而为仓库管理者如何设计一个高效的机械手码垛系统提供了指导建议。