CN103440566A - 一种拣货集合单的生成方法、装置及拣货路径优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及拣货作业相关技术领域，特别是一种拣货集合单的生成方法、装置及拣货路径优化方法。生成方法包括：获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标；计算所述拣货集合单所包括的簇数目；从N个样本中选择c个样本作为初始样本；对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇；如果满足迭代结束条件，则将每个簇生成对应的拣货集合单，否则继续执行迭代。本发明根据优化后的拣货集合单所生成的拣货路径，其拣货效率与以往相比得到了较大的提高。

Description

一种拣货集合单的生成方法、装置及拣货路径优化方法

技术领域

本发明涉及拣货作业相关技术领域，特别是一种拣货集合单的生成方法、装置及拣货路径优化方法。

背景技术

当今WMS系统(Warehouse Management System仓库管理系统)对拣货路径都进行了一定了优化，例如利用遗传算法、蚁群算法、S型启发式算法等对集合单(待拣订单的一个集合，一般一个批次的集合单里的订单数是一样的)内的订单进行路径优化。在路径优化算法确定的情况下，如何确定这个待优化的集合单就成为进一步提高拣货作业效率的重要一步，这个待优化集合单选取的优劣直接影响着整个拣货作业的效率。

当前生成这个待优化的集合单的通常做法是按照订单的下单时间的先后顺序截取，假设要生成的集合单的大小为m，每m个订单构成一个集合单，对得到的这个大小为m的待优化集合单进行路径优化。

如图7所示为现有的拣货作业流程图，包括：

步骤S701，前台下发订单；

步骤S702，按照下单时间先后截取m个订单，生成拣货集合单；

步骤S703，根据拣货集合单内每个订单的位置信息，生成用于拣货作业的优化拣货路径；

步骤S704，根据优化拣货路径，工人进行拣货作业。

通过对拣货路径进行优化，提高了工人的拣货速度。然而现有技术的拣货集合单是按照下单时间的先后顺序生成，其存在如下问题：

按照下单时间的先后顺序生成待优化集合单，容易造成待优化集合单内的订单分散，对分散的订单集合进行路径优化对整个拣货作业的效率的提高非常有限。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术拣货集合单的设计不合理导致拣货路径并不是最优化的技术问题，提供一种拣货集合单的生成方法、装置及拣货路径优化方法。

一种拣货集合单的生成方法，包括：

样本获取步骤，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算步骤；

簇数目计算步骤，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化步骤；

聚类中心初始化步骤，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类步骤；

样本归类步骤，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查步骤；

迭代检查步骤，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成步骤，否则继续执行样本归类步骤；

拣货集合单生成步骤，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本。

一种拣货集合单的生成装置，包括：

样本获取模块，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算模块；

簇数目计算模块，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化模块；

聚类中心初始化模块，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类模块；

样本归类模块，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查模块；

迭代检查模块，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成模块，否则继续执行样本归类模块；

拣货集合单生成模块，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本。

一种拣货路径优化方法，包括：

样本获取步骤，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算步骤；

簇数目计算步骤，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化步骤；

聚类中心初始化步骤，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类步骤；

样本归类步骤，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查步骤；

迭代检查步骤，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成步骤，否则继续执行样本归类步骤；

拣货集合单生成步骤，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本，每个拣货集合单的位置信息为对应的簇的聚类中心，执行拣货路径优化步骤；

拣货路径优化步骤，对每个拣货集合单，根据拣货集合单所包括的订单的位置信息，生成每个集合单的用于拣货作业的拣货路径。

本发明根据订单的位置信息，通过进行迭代运算，计算得到经过优化的拣货集合单，由于经过优化后的拣货集合单，同一拣货集合单所包括的订单，其在仓库中的位置都是相邻较为接近的，因此根据优化后的拣货集合单所生成的拣货路径，其拣货效率与以往相比得到了较大的提高。

附图说明

图1为本发明一种拣货集合单的生成方法的工作流程图；

图2为本发明一个例子的样本示意图；

图3为本发明一个例子的簇示意图；

图4为本发明一种拣货集合单的生成装置的结构模块图；

图5为本发明一种拣货路径优化方法的工作流程图；

图6为本发明一种拣货路径优化方法一个例子的工作流程图；

图7为现有拣货作业的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。

如图1所示为本发明一种拣货集合单的生成方法的工作流程图，包括：

样本获取步骤S101，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算步骤S102；

簇数目计算步骤S102，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化步骤S103；

聚类中心初始化步骤S103，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类步骤S104；

样本归类步骤S104，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查步骤S105；

迭代检查步骤S105，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成步骤S106，否则继续执行样本归类步骤S104；

拣货集合单生成步骤S106，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本。

本发明所生成的拣货集合单，通过路径优化方法，可以得到针对每个拣货集合单的经过优化的拣货路径，由于经过优化后的拣货集合单，同一拣货集合单所包括的订单，其在仓库中的位置都是相邻较为接近的，每个拣货人员在获得拣货集合单后，根据对应的拣货路径，则可以轻松地完成拣货集合单所包括的订单的拣货作业。

其中，步骤S101，获取到N个订单的位置信息，该N个订单通过前台下发订单获取。虽然订单的下单时间有先后顺序，但是订单的出库时间点一般都是固定的几个。在每一个出库时间点出库的订单，都是出库时间点前一段时间内的订单，所以只要保证在出库时间点之前将这个时间段内的订单拣完即可，没有必要严格按照下单时间的先后顺序进行拣货。

其中，步骤S102计算簇的数目，采用预设的每个簇所包括的样本数进行计算，从而使得簇的样本数一致。每个簇最终会转化为拣货集合单，工人会依据该拣货集合单进行拣货，簇的样本数一致使得最终的拣货集合单包括的订单数目也一致，从而使得每个拣货人员的工作量一致，满足库房生产的实际要求。该预设的每个簇所包括的样本数可以通过在配置文件中进行定制，例如在XML文件中设置一个用于表示每个簇所包括的样本数的参数，通过XML解析技术，对XML文件进行解析获取参数。XML是一种可扩展标记语言，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。XML解析技术用于对XML文件进行解析的技术集合，包括文档对象模型（DOM，Document Object Model)、XML简单接口（SAX，Simple API for XML）、针对于XML的流式API（StAX，The StreamingAPI for XML）等。

其中，步骤S103中，所选择的c个样本，可以随机选择，也可以通过设定一定的规则进行选择，规则可以定义为：样本坐标之间的距离超过预设阈值，或者样本坐标之间的距离在预设范围内。

订单的位置信息即订单的货物在仓库中的坐标，作为一个例子，如图2所示，每个黑点表示的是订单的货物在仓库中的位置，包括订单2101、2102、2103、2104、2105、2106、2107、2108、2109、2110、2111、2112、2113、2114、2115。本发明一种拣货集合单的生成方法的一个例子的流程如下，可以通过计算机编程语言，例如Java语言实现：

执行步骤S101，得到15个订单的位置信息，以该15个订单作为样本，以该15个订单的位置信息作为样本二维坐标；

执行步骤S102，d设定为5，则c=15/5=3，d为预设的每个簇所包括的样本数，可以从预设的配置文件中获取，例如在程序运行开始的时候，将这些定制的参数从XML文件中读取；

执行步骤S103，从15个样本中选择3个样本作为3个初始样本，例如选择订单2101、2103和2107对应的样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心221、222和223，如图2中的“+”，执行步骤S104；

执行步骤S104，对初始样本以外的15-3个样本，即12个样本，计算每个样本二维坐标到3个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行步骤S105；

执行步骤S105，如果满足迭代结束条件，则执行步骤S106，否则继续执行步骤S104；

执行步骤S106，经过步骤S104和S105，得到3个簇，如图3所示，图中每个圆形代表一个簇，即簇311、312和313，每个簇是聚类之后相似元素(位置相近)的集合，每个簇包括5个样本，每个簇中的“+”为该簇的聚类中心，即聚类中心321、322和323，将3个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本。

在其中一个实施例中，所述根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，具体包括：

计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的横坐标平均值，将所述横坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的横坐标，计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的纵坐标平均值，将所述纵坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的纵坐标；

更新待归类簇的聚类中心为所述中心坐标。

步骤S104需要一个迭代结束条件，在其中一个实施例中，所述迭代结束条件包括：

执行样本归类步骤的次数大于或等于预设的迭代次数，或者

执行样本归类步骤后c个聚类中心与上一次执行样本归类步骤的c个聚类中心的偏移值在预设的偏移范围之内。

本实施例所提出的迭代结束条件，使得步骤S104的迭代步骤能够迅速收敛。迭代结束条件的各种参数也可以预先设置在配置文件，例如XML文件中，在程序运行开始的时候，将这些定制的参数从XML文件中读取。定制的参数包括：迭代次数和偏移范围。

在其中一个实施例中，所述N个订单的出库时间一致。具有同一出库时间点的订单，则工人根据拣货集合单完成拣货作业后，能够在统一的出库时间点一起出库。

如图4所示为本发明一种拣货集合单的生成装置的结构模块图，包括：

样本获取模块401，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算模块402；

簇数目计算模块402，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化模块403；

聚类中心初始化模块403，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类模块404；

样本归类模块404，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查模块405；

迭代检查模块405，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成模块406，否则继续执行样本归类模块404；

拣货集合单生成模块406，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本。

在其中一个实施例中，所述根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，具体包括：

计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的横坐标平均值，将所述横坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的横坐标，计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的纵坐标平均值，将所述纵坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的纵坐标；

更新待归类簇的聚类中心为所述中心坐标。

在其中一个实施例中，所述迭代结束条件包括：

执行样本归类模块的次数大于或等于预设的迭代次数，或者

执行样本归类模块后c个聚类中心与上一次执行样本归类模块的c个聚类中心的偏移值在预设的偏移范围之内。

在其中一个实施例中，所述N个订单的出库时间一致。

如图5所示为本发明一种拣货路径优化方法的工作流程图，包括：

样本获取步骤S501，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算步骤S502；

簇数目计算步骤S502，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化步骤S503；

聚类中心初始化步骤S503，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类步骤S504；

样本归类步骤S504，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查步骤S505；

迭代检查步骤S505，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成步骤S506，否则继续执行样本归类步骤S504；

拣货集合单生成步骤S506，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本，每个拣货集合单的位置信息为对应的簇的聚类中心，执行拣货路径优化步骤507；

拣货路径优化步骤S507，对每个拣货集合单，根据拣货集合单所包括的订单的位置信息，生成每个集合单的用于拣货作业的拣货路径。

以往的拣货路径，是基于所有的订单生成，因此其拣货路径非常长，导致拣货的效率降低。即使将所有订单分成多个拣货集合单，其分配方式也是按照下单时间的先后进行下单，因此，所不同的拣货集合单所生成的拣货路径很有可能重合，以图2为例，假设订单的下单时间按照以下顺序：

2101<2102<2103<2104<2105<2106<2107<2108<2109<2110<2111<2112<2113<2114<2115。

则按照以往的方式将其分成三个拣货集合单，则会成为第一拣货集合单：2101、2102、2103、2104、2105，第二拣货集合单：2106、2107、2108、2109、2110，第三拣货集合单：2111、2112、2113、2114、2115。第一拣货集合单的拣货路径，将会是2101->2102->2013->2104->2105，第二拣货集合单的拣货路径，将会是2106->2107->2109->2110->2108，第三拣货集合单的拣货路径，将会是2115->2111->2112->2113->2114。从图2中可以看出，2112->2113->2114与2101->2102的路径重合，而2102->2103的路径较远，因此采用以往的方式所生成的拣货路径并不是最优。考虑一直更极端的方式，假设订单的下单时间按照以下顺序：

2101<2102<2103<2104<2108<2106<2107<2115<2109<2113<2111<2112<2110<2114<2105。

则按照以往的方式将其分成三个拣货集合单，则会成为第一拣货集合单：2101、2102、2103、2104、2108，第二拣货集合单：2106、2107、2115、2109、2113，第三拣货集合单：2111、2112、2110、2114、2105。第一拣货集合单的拣货路径，将会是2101->2102->2013->2104->2108，第二拣货集合单的拣货路径，将会是2113->2115->2106->2107->2109，第三拣货集合单的拣货路径，将会是2110->2111->2112->2114->2105。从图2中可以看出，2104->2108、2110->2111，以及2114->2105的距离都非常远，拣货效率非常低下。

而根据本发明实施例所生成的拣货集合单所生成的拣货路径则效率大大提高，如图3所示，本发明实施例所生成的拣货集合单为：根据簇311生成的第一拣货集合单：2101、2102、2112、2113、2114，根据簇312生成的第二拣货集合单：2103、2104、2105、2106、2115，根据簇313生成的第三拣货集合单：2107、2108、2109、2110、2111。第一拣货集合单的拣货路径，将会是：2101->2102->2112->2113->2114，第一拣货集合单的拣货路径，将会是：2115->2103->2104->2105->2106，第三拣货集合单的拣货路径，将会是：2111->2107->2109->2110->2108。从图3中可见，每条拣货路径都是最优路径，其拣货效率得到很大提高。

同时，在以往的拣货路径生成过程中，由于某些订单的位置距离较远，因此需要特别为其设计路径，从而导致算法收敛速度较慢，运算时间较长，如果人为设定收敛次数以提高运算速度，则容易导致计算出来的拣货路径并未达到最优，计算效率和效果都较差。而本发明实施例，由于每个拣货集合单所包括的订单，其位置均靠得较近，生成拣货路径时，由于剔除了需要较长运算时间的距离较远的订单，因此其运算速度及效率都得到了较大提高。

在其中一个实施例中，所述根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，具体包括：

计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的横坐标平均值，将所述横坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的横坐标，计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的纵坐标平均值，将所述纵坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的纵坐标；

更新待归类簇的聚类中心为所述中心坐标。

在其中一个实施例中，所述迭代结束条件包括：

执行样本归类步骤的次数大于或等于预设的迭代次数，或者

执行样本归类步骤后c个聚类中心与上一次执行样本归类步骤的c个聚类中心的偏移值在预设的偏移范围之内。

在其中一个实施例中，所述N个订单的出库时间一致。

如图6所示为本发明一种拣货路径优化方法一个例子的工作流程图，包括：

步骤S601，前台下发某一时间段内的订单，即某一出库时间点前的订单；

步骤S602，从XML文件中读取各种参数，包括每个簇所包括的样本数，以及迭代结束条件的各种参数，包括迭代次数和偏移范围；

步骤S603，采用上述步骤S501～S506的方式，生成拣货集合单；

步骤S604，对每个拣货集合单生成拣货路径；

步骤S605，根据拣货路径对拣货集合单所包括的订单进行拣货作业。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种拣货集合单的生成方法，其特征在于，包括：

样本获取步骤，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算步骤；

簇数目计算步骤，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化步骤；

聚类中心初始化步骤，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类步骤；

样本归类步骤，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查步骤；

迭代检查步骤，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成步骤，否则继续执行样本归类步骤；

拣货集合单生成步骤，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本。

2.根据权利要求1所述的拣货集合单的生成方法，其特征在于，所述根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，具体包括：

计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的横坐标平均值，将所述横坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的横坐标，计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的纵坐标平均值，将所述纵坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的纵坐标；

更新待归类簇的聚类中心为所述中心坐标。

3.根据权利要求1所述的拣货集合单的生成方法，其特征在于，所述迭代结束条件包括：

执行样本归类步骤的次数大于或等于预设的迭代次数，或者

执行样本归类步骤后c个聚类中心与上一次执行样本归类步骤的c个聚类中心的偏移值在预设的偏移范围之内。

4.根据权利要求1所述的拣货集合单的生成方法，其特征在于，所述N个订单的出库时间一致。

5.一种拣货集合单的生成装置，其特征在于，包括：

样本获取模块，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算模块；

簇数目计算模块，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化模块；

聚类中心初始化模块，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类模块；

样本归类模块，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查模块；

迭代检查模块，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成模块，否则继续执行样本归类模块；

拣货集合单生成模块，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本。

6.根据权利要求5所述的拣货集合单的生成装置，其特征在于，所述根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，具体包括：

计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的横坐标平均值，将所述横坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的横坐标，计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的纵坐标平均值，将所述纵坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的纵坐标；

更新待归类簇的聚类中心为所述中心坐标。

7.根据权利要求5所述的拣货集合单的生成装置，其特征在于，所述迭代结束条件包括：

执行样本归类模块的次数大于或等于预设的迭代次数，或者

执行样本归类模块后c个聚类中心与上一次执行样本归类模块的c个聚类中心的偏移值在预设的偏移范围之内。

8.根据权利要求5所述的拣货集合单的生成装置，其特征在于，所述N个订单的出库时间一致。

9.一种拣货路径优化方法，其特征在于，包括：

样本获取步骤，获取N个订单的位置信息，其中N>1，以订单作为样本，以订单的位置信息作为对应样本的样本二维坐标，执行簇数目计算步骤；

簇数目计算步骤，计算所述拣货集合单所包括的簇数目c=N/d，其中d为预设的每个簇所包括的样本数，所述簇为由d个样本构成的集合，执行聚类中心初始化步骤；

聚类中心初始化步骤，从N个样本中选择c个样本作为初始样本，每个簇包括一个初始样本，以初始样本的样本二维坐标作为对应簇的聚类中心，执行样本归类步骤；

样本归类步骤，对初始样本以外的N-c个样本，计算样本二维坐标到c个聚类中心的距离，以所述距离最短的聚类中心所在的簇作为待归类簇，将样本归到所述待归类簇，且根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，执行迭代检查步骤；

迭代检查步骤，如果满足迭代结束条件，则执行拣货集合单生成步骤，否则继续执行样本归类步骤；

拣货集合单生成步骤，将每个簇生成对应的拣货集合单，每个拣货集合单所包括的订单为对应簇所包括的样本，每个拣货集合单的位置信息为对应的簇的聚类中心，执行拣货路径优化步骤；

拣货路径优化步骤，对每个拣货集合单，根据拣货集合单所包括的订单的位置信息，生成每个集合单的用于拣货作业的拣货路径。

10.根据权利要求9所述的拣货路径优化方法，其特征在于，所述根据待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标计算待归类簇的中心坐标，作为待归类簇的聚类中心，具体包括：

计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的横坐标平均值，将所述横坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的横坐标，计算待归类簇所包括的所有样本的样本二维坐标的纵坐标平均值，将所述纵坐标平均值作为待归类簇的中心坐标的纵坐标；

更新待归类簇的聚类中心为所述中心坐标。

11.根据权利要求9所述的拣货路径优化方法，其特征在于，所述迭代结束条件包括：

执行样本归类步骤的次数大于或等于预设的迭代次数，或者

执行样本归类步骤后c个聚类中心与上一次执行样本归类步骤的c个聚类中心的偏移值在预设的偏移范围之内。

12.根据权利要求9所述的拣货路径优化方法，其特征在于，所述N个订单的出库时间一致。

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