分拨中心越来越倾向于在严格时间窗内接受更迟的订单，同时进行快速分货运作以及时转运，进而提升供应链的绩效。由于交易、运输等不确定，此时的订单分货系统具有明显的不确定性：客户是否到达及其到达的SKUs数量在分货开始前都未知。多数文献认为该情形下仅能采取最近空位分配等简单策略。本研究拟基于数据驱动的方法，主要研究该特征下的分货区和再分区货位分配策略两个关键问题。第一，沿着最近空位分配改进、实施基于类的分配、探索类似吞吐量分配策略的思路，不断改进分货区货位分配策略的绩效。第二，再分货运作是由于已到达客户SKUs数量未知而产生的迭代问题。提出直接分配和配对分配的货位分配策略。本研究对解决不确定性订单分货系统的货位分配问题，探索数据驱动的方法在更接近现实实践下货位分配策略的具体应用，具有重要的理论价值与实践意义。

第1章导论
1.1研究背景
1.2研究意义
1.3技术路线与本书结构
1.4创新点
第2章国内外文献综述
2.1订单分拣系统的基本理论
2.2国内外相关研究现状
2.3国内外研究发展动态分析
第3章行走距离模型与无信息时的货位分配策略
3.1引言
3.2模型与假设
3.3无信息时货位分配策略
3.4模拟分析
3.5本章小结
第4章基于类的分配及其改进策略
4.1引言
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