物流分拣系统是一个典型的、复杂的人-机-环境系统,是新时期现代物流行业的重要构成单元,其运行状况直接关系到整个物流行业的快速、精准和高效等问题。本文以推进物流分拣系统的精益生产、进一步提升物流分拣系统的运行效率为目标,提出了面向物流分拣系统的作业行为分析与优化方法,重点开展基于特征的行为动作获取方法与认知方法研究,以及以用户为中心的物流分拣设备优化和面向物流分拣系统优化的定制方法研究。论文结合某物流分拣系统为研究对象,重点以系统内人因工程问题为切入点,围绕系统内“人”的因素中的行为信息进行研究,即考虑操作人员动作特征对肢体行为认知、信息表征及认知负荷的影响,对作业行为认知特征、识别方法、可视化等方面进行研究。在此基础上研究“人-机”关系,进一步基于用户认知和基于人因工程分别进行物流分拣设备的优化研究。最后进行面向物流分拣系统优化的定制方法研究。本文的主要研究工作如下:（1）面向物流分拣系统对人机环境系统内涵发展、分拣作业改善要求进行了概述,对作业行为特征、作业疲劳、用户驱动物流分拣设备优化及国内外物流分拣系统优化研究现状及方法进行了综述。（2）根据论文研究背景对面向物流分拣系统的行为与认知方法研究相关理论进行了阐述,围绕以用户为中心的物流分拣设备优化分别对基于用户认知的物流分拣设备优化和基于人因工效的物流分拣设备人机优化相关理论进行了研究,继而对面向物流分拣系统优化的定制方法展开详细研究,为相关方法研究奠定理论基础。（3）对行为动作特征获取和认知方法进行了研究,开展了物流分拣系统中关于“人的因素”的行为和认知实验。第一个阶段是对实验者的不同动作及行为特征数据进行采集,通过搭建动作捕捉系统及平台。第二阶段实验使用眼动追踪设备获取各种行为情况下的眼动数据,分析行为识别方法,并探索用户行为和行为认知策略以及用户行为特征提取策略,完成了对空间行为动作的认知研究。（4）将人机工程学与认知科学结合起来作为理论基础,研究面向用户行为的动作特征获取方法,以用户为中心的物流分拣设备优化分别对基于用户认知的物流分拣设备优化和基于人因工效的物流分拣设备人机优化进行了应用研究;其中,基于用户认知的物流分拣设备优化以品牌形象、用户偏好、社会情境为驱动目标,构建M-FGN网络并应用在物流分拣AGV小车设计中,基于人因工效的物流分拣设备人机优化针对作业中由于作业方式、产品设计等原因导致的MSD（肌肉骨骼疾患）风险提出了基于AHP与QFD的人机优化方法,并进行了实例验证。（5）面向物流分拣系统优化的定制方法首先对物流自动分拣系统影响目标企业用户需求因素进行了分析,基于层次分析法建立了自动分拣系统评价指标体系,以此为基础引入质量功能展开方法,提出一种基于AHP和QFD的物流分拣子系统综合评价方法,并用质量屋相关矩阵对供应商企业及其竞争企业做了竞争和技术比较,明确子系统的优化方向,为物流分拣系统优化提供了科学依据。人工作业和机械自动化设备相结合依然是物流配送中心的分拣作业的生产方式。繁杂的分拣过程给作业人员带来极大心理和生理挑战。本文围绕面向物流分拣系统的作业行为分析与系统优化展开研究,以期可以有效减少分拣失误,缓解分拣操作疲劳、提升作业舒适性,使物流分拣系统人机环境达到高度协调,使物流分拣企业不断提升自身服务质量的同时,能更好地适应广大作业人员,对物流行业分拣作业优化及相关领域研究具有一定的理论意义和现实意义。