姜良重，雷 航，李贞昊，钱伟中，施甘图

1.电子科技大学 信息与软件学院，成都 610054

2.宏图智能物流股份有限公司，成都 610051

仓库货位匹配作业在现代物流作业系统中占据重要的一环，货位匹配的结果会极大影响整个物流作业的效率和企业利益。不管是人工操作的仓库还是最近流行的自动化立体仓库，都需要一个合理、高效的货位匹配规划。

为了优化货位匹配结果，国内外学者在货位优化方面开展了大量的研究工作。

在优化原则上，Hausman 等[1]提出基于周转率和货物种类的入库货位分配，取得了比随机存储更好的仓库管理效率。党伟超等[2]提出考虑货架稳定性，该方案将货架的稳定性考虑到优化策略中，降低了出入库过程中货架倾覆的风险。

对于货位优化求解算法方面，当今学者大多使用启发式算法，能够在较短时间内，求解出一个令人满意的货位分配结果。Heragu 等[3]提出了使用启发式算法来进行货位分配；马永杰等[4]提出基于遗传算法的自动化仓库货位匹配；俞雷霖等[5]提出基于混合禁忌搜索算法的货位分配，该算法相比传统的遗传算法有着更好的结果表现；陈月婷等[6]提出了改进粒子群算法的立体仓库货位分配优化；张思建等[7]提出了基于模拟退火算法的AVS/RS 多批货箱入库货位优化；王厅长等[8]提出了采用病毒协同进化遗传算法的自动化仓库货位优化方案。

另外，一些学者针对某些特殊场景下的货位分配也进行了大量研究。宁浪等[9]针对JIT生产的零部件配送具有种类多、批次多、批量少、出入库时间分散等特点进行货位优化研究；……