针对批次集合拆分问题，本文以拣货后续环节（如复核打包、播种等）的输入要求和提前期要求为关键约束，计算应拆分的批次集合数量范围。应用遗传算法，将批次和批次集合设计成染色体，将拆分后的所有批次集合整体自然拣货时长（固定拣货人数作业情况下）最短作为目标函数，通过不断迭代，得到适应度最高的较优解。从实验数据可以看出，本文算法比起其他学者仅单一考虑拣货效率提升的算法， 在自然拣货时长方面，单多件订单分别下降了17%、30%左右。并且，订单产出速度也更加稳定。因此，考虑整体出库利益是非常有必要。
参考文献（略）
