由于物流配送中心的订单差异化较大,分拣作业的自动化程度很难提高,成为制约物流配送效率的关键因素。因此对订单分拣作业的流程进行有效优化,提升运作效率成为物流中心管理的重要目标。本文基于“货到人”模式下的自动化分拣系统,结合国内外对此问题的研究成果,针对订单调度过程中存在的订单分配不均衡、选取物料载具不合理等问题,根据拣选作业的流程进行分析,从订单分批和载具组合两个阶段对分拣过程进行优化:（1）对“货到人”模式下的分拣作业流程进行了详细分析并构造相应的数学模型,以最小化总的货物搬运次数为目标函数,选用基于聚类算法的订单分批策略进行优化,将订单划分成不同的批次然后同时进行分拣,减少了处理订单的时间。最后通过实验对比先到先分批、遗传算法等其他订单分批策略,证明了本文选用聚类算法的有效性,并通过数据分析发现采用余弦相似性的聚类算法在此问题上优化效果最好。（2）在选用合理的策略将订单分批后,本文针对一种物料储存于多个货位的实际背景,依据一个载货单元存放多种物料的仓储规则,对如何基于分批结果选择合适的载具组合进行拣选做出了进一步研究。选用广度优先搜索算法构造“解答树”对问题的解空间进行搜索,以载具搬运次数作为衡量指标,并通过设计合理的剪枝函数提升算法效率,然后求解得到了最优的载具组合方案。最后采用合适的数据集进行实验,表明了将广度优先搜索算法应用于载具组合问题可以极大减少载具搬运次数,有效提升分拣作业效率。