摘要：传统的货位优化方法没有充分利用库存量单位（Stock keeping units,SKUs）之间的相关性关系。以一种存在相关性需求的＂波次分区拣货、整体补货＂的周期性环境为对象,以最小化最大的分区拣货时间为目标建立货位优化的数学模型,提出相关性强度的概念和计算方法,设计出基于相关性的货位指派算法（Storage allocation based on correlations,SABC）和不考虑相关性的随机货位指派算法（Storage allocation based on random,SABR）算法,SABC算法以体积—订单指数（Cube per order index,COI）法则的解为初始解,通过定量化的＂相关性位置交换策略＂将相关性强的＂SKUs对＂指派到相近的货位中来提高拣货效率。测试结果表明：SABC算法具有较好的收敛性,其收敛速度明显优于SABR算法,求解质量比COI法平均改进约7.6%～25.1%,比SABR算法平均改进约1.36%～14.50%;需求相关性强度越高,拣货效率提升潜力越大。

关键词：货位优化 库存量单位相关性 基于相关性的货位指派算法算法 位置变换策略 负荷均衡 

单位：浙江工业大学机械工程学院 杭州310014