1 国内研究现状
我国的物流仓储产业起步较晚，大部分是由计划经济体制留存下来的物资仓储公司和大型仓库扩建而成。另外，由于我国长期以来都是劳动力密集企业，即仓库内大量的集装、搬运、堆垛、计量等作业都是由人工手动完成的，作业强度高，工作条件差。从生产效率上看，人工操作的劳动效率低，存储容量利用率不高。陈志祥的《生产运营管理教程》觉得精益生产是一种国际级的管理思路，对车间实物流和车间布局进行分析和调整优化，可以显著提高企业的创新力。孙长新《生产经营管理》认为精益生产是企业的主要核心，去除生产过程中的8种浪费问题。冯倩等提出了自动化医药物流中心的存储策略，建立了货位分配优化的模型，并采用经典的遗传算法解决该多目标优化问题。原秀晶等采用了随机存储策略，使用了权重系数法求解该多目标优化问题，提高了自动化立体仓库的存取效率。陈月婷等提出了基于Pareto最优解的改进粒子算法（Particle Swarm Optimization，PSO)，用置换的方法来改进计算的速率，可以有效解决立体仓库的货位分配优化问题。陈月婷等首先使用了分区的概念，对库区进行分区优化，并在此基础上运用改进的遗传算法，结合小生境技术以及精英 保存方法来解决货位优化问题。之后，陈月婷等提出首先对库区进行扇形分区，在库区优化的基础上，采用基于Pareto最优解的遗传算法对货位优化模型进行求解。罗键等首先提出了货位分区的策略，在分区的基础上，采用离散粒子算法求解货位优化问题。罗楷文建立了库房选择决策模型，利用层次分析法选出目标库房，并采用遗传算法求解货位布局优化问题。柳赛男等提出了货位耦合的分区分配策略，依据货位离出入库的距离划分优先级，采用基于Pareto最优解的遗传算法对货位分配进行优化，实验结果能够较好地分配货区的货物。袁源主要研究基于分解的多目标进化算法，针对生产调度领域的一个重要问题，提出了一个新的模因演算法，并应用改进的NSGA-II算法和分层策略处理该多目标优化问题。李珍萍等针对传统遗传算法容易陷入局部最优解等问题，提出了并列选择双亲算法，通过设计单亲选择算子和单亲变异算子等，使算法陷于局部最优解的概率得到了有效的降低,优化后仓库的拣选效率和货架稳定性均有明显提高。在仓库管理系统方面，蒋亚男、楼颖厚和费春华，在对生产企业物流系统的分析中，对物流系统的设计在设定目标、澄清问题、搜集数据分析、制定计划、论证研究等各个阶段进行详细设计。此外，从前期规划、体系化、灵活性、一体化、动力性、高效性和工作环境七个方面，提出了精准分析物流系统的七个原则。
2 国外研究现状
目前，国外物流业的发展己经达到了相当高的水平，特别是部分先进国家，如美国、日本和欧洲个别国家，在二战时期后，大量将军需物资储备和配送服务的核心技术和运作经验运用于社会生产中的物资流通领域。这样给仓储行业的发展注入了许多新兴力量，对于该行业的发展有着重大价值意义。研究仓储物流系统的目标是要大幅降低仓储物流费用，乃至物流总体成本，提高仓储运输效率，具体到每一运作环节。Heskett（1998）是最早研究仓库货位分配策略的学者之一，他提出了单位订单体积索引原则(Cube-per-order Index，COI)，有效解决了储位分配问题。Matusiak 等研究了定位存储策略应用于货位分配最优化的方法，提出了改进遗传算法求解仓库货位分配优化问题。Dian-Sheng（2005）等设计了货位分配优化模型，并利用模拟退火算法进行求解。Xiong（2011）通过研究典型的AS/RS (Automated Storage and Retrieval Systems自动存储和检索系统)模型,对比分析了基于分类的存储策略和随机存储策略的性能，并根据生产计划的变化程度来选择合适的存储策略。Bin等研究了基于分类的存储策略将货物进行分类，将每个类别的货物存储在对应分区，
并采用模拟退火算法求解货物分类和储位分配的优化问题。Thonemann（2015）等对比研究了应用于随机环境下的基于分类的分配策略和基于营业额的分配策略，两者都能减少存储/检索的时间，增加系统的吞吐能力。Hsieh（2018）提出了面向物料清单（BOM）的基于分类的存储分配方法和基于制造操作需求的存储分配策略，不仅可以提高自动存储/检索系统（AS/RS）的性能，而且可以提高生产系统的性能。H.Brynzer研究仓储布局的目的是减少拣货时间，Charles. G Petersen（2019）在综合研究仓储物流体系的各种仓储思路策略时，也是选择效率最高的仓储策略，即总的作业时间最短为参考标准。Mi研究了五种仓储布局方法，这五种仓储布局方法包括:文字顺序布局、区分快慢流的货物(fast and other)布局、频率布局、拣货因子(SDF)布局、体积订单指数((COI)布局等。
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