CN111369182A - 一种订单出库的调度方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种订单出库的调度方法和装置。该方法包括：获取波次任务以及所述波次任务的预期出库时间；计算所述波次任务的出库操作时间；所述出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；根据所述波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级；根据所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，对所述波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。本申请实施例的技术方案，通过更合理地划分波次任务的优先级，从而有效减少订单出库的延误率。

Description

一种订单出库的调度方法和装置

技术领域

本公开涉及物流技术领域，尤其涉及一种订单出库的调度方法和装置。

背景技术

近年来，随着电商和快递物流行业的快速发展，仓储服务越发重要。越来越多的电商选择将自己的商品放入仓库，消费者下单之后直接从仓库发货，从而减少运输成本和提高时效。

每个下发到仓库的订单都会带有客户要求的预期出库时间，不同的订单通过一定的规则组合成波次，每个波次经过拣货、播种和复合包装等操作后进行出库。

目前，在订单出库操作时，是根据订单的预期出库时间给波次划分优先级，然后按照波次优先级的先后顺序依次对各波次中的订单执行出库操作。但是，由于每个波次在出库之前还要经过拣货、播种和复合包装等操作，这些操作可能会导致确定出的波次优先级不准确，从而造成出库延误。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种能够有效降低出库延误率的方案。

第一方面，本申请实施例提供了一种订单出库的调度方法，包括：

获取波次任务以及所述波次任务的预期出库时间；

计算所述波次任务的出库操作时间；所述出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；

根据所述波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级；

根据所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，对所述波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。

第二方面，本申请实施例还提供了一种订单出库的调度装置，所述装置包括：

波次获取单元，用于获取波次任务以及所述波次任务的预期出库时间；

时间计算单元，用于计算所述波次任务的出库操作时间；所述出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；

优先级确定单元，用于根据所述波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级；

调度单元，用于根据所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，对所述波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。

本申请实施例提供的订单出库的调度方案，通过获取波次任务以及波次任务的预期出库时间，计算波次任务的出库操作时间，出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；根据波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，进而根据上述各优先级对波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。本申请实施例的技术方案基于波次任务的出库操作时间，更合理地对波次任务划分优先级，从而从而有效减少订单出库的延误率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了本申请实施例提供的一种订单出库的调度方法的示例性流程图；

图2示出了本申请实施例提供的一种订单出库的调度装置的示例性结构框图；以及

图3示出了适于用来实现本申请实施例的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

如背景技术中所提到的，现有技术中根据订单的预期出库时间给波次任务划分优先级，没有考虑波次任务的拣货，播种和复合包装的出库操作时间。而历史数据分析表明不同波次任务的操作时间差距很大，这会影响实际的优先级。例如在某个时刻离波次任务A的预期出库时间为60min，离波次任务B的预期出库时间为70min，波次任务A和B的出库操作时间分别为20min和40min，现有技术按照预期出库时间，会认为A的优先级高于B，但如果考虑出库操作时间，B的优先级应该高于A。因此仅依据预期出库时间确定出的优先级并不准确，会造成出库延误，进而提高仓库的运营成本。

鉴于现有技术的上述缺陷，本申请实施例提供了一种订单出库的调度方案，通过获取波次任务以及波次任务的预期出库时间，计算波次任务的出库操作时间，出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；根据波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，进而根据上述各优先级对波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。本申请实施例的技术方案基于波次任务的出库操作时间，更合理地对波次任务划分优先级，从而从而有效减少订单出库的延误率。

下面将结合流程图来描述本申请实施例的方法。

参考图1，其示出了本申请实施例提供的一种订单出库的调度方法的示例性流程图。

该方法包括：

步骤110，获取波次任务以及波次任务的预期出库时间。

本申请实施例中，波次任务是对接收到的订单根据预设的一些规则进行划分得到的，每个波次任务中包含至少两个订单，每个订单根据客户的需求都会有一个预期出库时间，而波次任务的预期出库时间是根据其包含的订单的预期出库时间确定的，比如将波次任务所包含的各订单的预期出库时间中的最早预期出库时间确定为波次任务的预期出库时间。

步骤120，计算波次任务的出库操作时间，该出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间。

本申请实施例在仓库数字化的基础上，仓库作业每个环节的操作数据都被保存在数据仓库。利用这些数据便可以计算出波次任务的出库操作时间。

1、计算波次任务的拣货时间。

具体的，首先可以根据波次任务中的商品信息，确定波次任务的拣货信息，其中拣货信息包括行走距离和/或库位数量；

然后将波次任务的拣货信息输入预先得到的拣货时间预测模型，输出波次任务的拣货时间。

其中，拣货时间预测模型可以为线性模型或xgboost模型。

具体的，可以将历史波次任务的商品信息、拣货信息和拣货时间作为样本数据，训练得到线性模型或xgboost模型。

以线性模型为例，线性模型的表达式可以为：

T1＝d/s+t_k*n1；

其中，T1为波次任务的拣货时间，d为行走距离，n1为库区数量，s为预先确定的拣货员的行走速度，t_k为预先确定的拣货员在每个库位上花费的时间。

本申请实施例中，T1的单位可以但不限于为秒，s可以但不限于为1.19，即拣货员的行走速度为1.19米/秒，t_k可以但不限于为8.6，即拣货员在每个库位上花费的时间为8.6秒。

2、计算波次任务的播种时间。

具体的，首先可以根据波次任务中的商品信息，确定波次任务包含的商品类别和各商品类别对应的商品数量，然后根据波次任务包含的商品类别和各商品类别对应的商品数量，以及预先确定出的各商品类别的扫码时间和播种过程中的推车时间，确定波次任务的播种时间。

其中，播种时间分为对商品进行扫码并放到指定订单容器的时间和推播种车到复合包装区的时间。对各类商品进行扫码的时间和推车时间可以预先通过现场测量并与数据仓库中数据交叉验证，进而确定各商品类别的扫码时间和播种过程中的推车时间。

播种时间T2的估算公式可以为：

T2＝∑各类别商品的扫描时间*该类别对应的商品数量+推车时间；

另外，计算出播种时间T2之后，还可以进一步估算其方差，如果方差值不符合预设要求，说明T2的错误率较大，需要重新计算。

3、计算波次任务的复合包装时间。

具体的，根据波次任务中的商品信息以及预先确定出的复合包装过程中各操作步骤的平均时间，确定出波次任务的复合包装时间。

其中，复合包装时间包括准备纸箱，对商品进行扫码，装箱以及装车的时间。上述每个步骤的平均时间均可以通过现场测量的数据得到，并用数据仓库中的历史数据交叉验证，进而确定复合包装过程中各操作步骤的平均时间。

步骤130，根据波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级。

具体的，可以根据下列公式确定各波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级：

y1＝t_w-T1-T2-T3；

y2＝t_w-T1-T2；

y3＝t_w-T1；

其中，y1为拣货优先级，y2为播种优先级，y3为复合包装优先级，t_w为预期出库时间，T1为拣货时间，T2为播种时间；T3为复合包装时间。

需要说明的是，波次的预期出库时间t_w可以为一个具体的时刻，拣货时间、播种时间和复合包装时间T1、T2和T3可以为时间长度。因此，上述拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级可以用时刻来表示，时刻越小优先级越高。

步骤140，根据波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，对波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。

具体的，生成的波次任务即进入待拣货阶段，等待分配拣货员。其调度过程可以为：根据待拣货的波次任务的拣货优先级，对待拣货的波次任务进行排序，根据排序结果对待拣货的波次任务依次进行拣货调度，并将拣货完成的波次任务更新为待播种的波次任务。

需要说明的是，针对一些不需要播种的波次任务，可以直接将拣货完成的波次任务更新为待复合包装的波次任务。

比如，当波次任务中包含的每个订单都只包含一种商品时，就不需要将拣货车推到播种区进行播种，因为播种区的扫码操作主要是为了将不同订单的商品区分出来，而对于只包含一种商品的订单，在拣货完成之后就可以直接将拣货车推到复合包装区对每个商品进行复合包装即可。

针对待播种的波次任务，其调度过程可以为：

根据待播种的波次任务的播种优先级，对待播种的波次任务进行排序，根据排序结果对待播种的波次任务依次进行播种调度，并将播种完成的波次任务更新为待复合包装的波次任务。

针对待复合包装的波次任务，其调度过程可以为：

根据待复合包装的波次任务的复合包装优先级，对待复合包装的波次任务进行排序，根据排序结果对待复合包装的波次任务依次进行复合包装调度。

本申请实施例提供的订单出库的调度方案，通过获取波次任务以及波次任务的预期出库时间，计算波次任务的出库操作时间，出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；根据波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，进而根据上述各优先级对波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。本申请实施例的技术方案基于波次任务的出库操作时间，更合理地对波次任务划分优先级，从而从而有效减少订单出库的延误率。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，流程图中描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

进一步参考图2，其示出了本申请实施例提供的一种订单出库的调度装置的示例性结构框图。

波次获取单元21，用于获取波次任务以及所述波次任务的预期出库时间；

时间计算单元22，用于计算所述波次任务的出库操作时间；所述出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；

优先级确定单元23，用于根据所述波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级；

调度单元24，用于根据所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，对所述波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。

可选的，时间计算单元22用于：

根据所述波次任务中的商品信息，确定所述波次任务的拣货信息；所述拣货信息包括行走距离和/或库位数量；

将所述波次任务的拣货信息输入预先得到的拣货时间预测模型，输出所述波次任务的拣货时间；其中，所述拣货时间预测模型为线性模型或xgboost模型。

可选的，所述拣货时间预测模型为线性模型，所述线性模型为：

T1＝d/s+t_k*n1；

其中，所述T1为所述波次任务的拣货时间，所述d为所述行走距离，所述n1为库区数量，所述s为预先确定的拣货员的行走速度，所述t_k为预先确定的拣货员在每个库位上花费的时间。

可选的，时间计算单元22用于：

根据所述波次任务中的商品信息，确定所述波次任务包含的商品类别和各商品类别对应的商品数量；

根据所述波次任务包含的商品类别和各商品类别对应的商品数量，以及预先确定出的各商品类别的扫码时间和播种过程中的推车时间，确定所述波次任务的播种时间。

可选的，时间计算单元22用于：

根据所述波次任务中的商品信息以及预先确定出的复合包装过程中各操作步骤的平均时间，确定出所述波次任务的复合包装时间。

可选的，优先级确定单元23，用于：

根据下列公式确定所述各波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级：

y1＝t_w-T1-T2-T3；

y2＝t_w-T1-T2；

y3＝t_w-T1；

其中，所述y1为拣货优先级，所述y2为播种优先级，所述y3为复合包装优先级，所述t_w为预期出库时间，所述T1为拣货时间，所述T2为播种时间；所述T3为复合包装时间。

可选的，调度单元24，用于：

根据待拣货的波次任务的拣货优先级，对所述待拣货的波次任务进行排序，根据排序结果对所述待拣货的波次任务依次进行拣货调度，并将拣货完成的波次任务更新为待播种的波次任务；

根据所述待播种的波次任务的播种优先级，对所述待播种的波次任务进行排序，根据排序结果对所述待播种的波次任务依次进行播种调度，并将播种完成的波次任务更新为待复合包装的波次任务；

根据所述待复合包装的波次任务的复合包装优先级，对所述待复合包装的波次任务进行排序，根据排序结果对所述待复合包装的波次任务依次进行复合包装调度。

应当理解，装置200中记载的诸子系统或单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统300的结构示意图。

如图3所示，计算机系统包括中央处理单元(CPU)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM303中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。

以下部件连接至I/O接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分；包括硬盘等的存储部分308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图1描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括波次获取单元、时间计算单元、优先级确定单元、及调度单元。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定，例如，波次获取单元还可以被描述为“用于获取波次任务以及所述波次任务的预期出库时间的波次获取单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的一种订单出库的调度方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。

Claims (10)

1.一种订单出库的调度方法，其特征在于，所述方法包括：

获取波次任务以及所述波次任务的预期出库时间；

计算所述波次任务的出库操作时间；所述出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；

根据所述波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级；

根据所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，对所述波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述波次任务的拣货时间，包括：

根据所述波次任务中的商品信息，确定所述波次任务的拣货信息；所述拣货信息包括行走距离和/或库位数量；

将所述波次任务的拣货信息输入预先得到的拣货时间预测模型，输出所述波次任务的拣货时间；其中，所述拣货时间预测模型为线性模型或xgboost模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述拣货时间预测模型为线性模型，所述线性模型为：

T1＝d/s+t_k*n1；

其中，所述T1为所述波次任务的拣货时间，所述d为所述行走距离，所述n1为库区数量，所述s为预先确定的拣货员的行走速度，所述t_k为预先确定的拣货员在每个库位上花费的时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述波次任务的播种时间，包括：

根据所述波次任务中的商品信息，确定所述波次任务包含的商品类别和各商品类别对应的商品数量；

根据所述波次任务包含的商品类别和各商品类别对应的商品数量，以及预先确定出的各商品类别的扫码时间和播种过程中的推车时间，确定所述波次任务的播种时间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述波次任务的复合包装时间，包括：

根据所述波次任务中的商品信息以及预先确定出的复合包装过程中各操作步骤的平均时间，确定出所述波次任务的复合包装时间。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定所述各波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，包括：

根据下列公式确定所述各波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级：

y1＝t_w-T1-T2-T3；

y2＝t_w-T1-T2；

y3＝t_w-T1；

其中，所述y1为拣货优先级，所述y2为播种优先级，所述y3为复合包装优先级，所述t_w为预期出库时间，所述T1为拣货时间，所述T2为播种时间；所述T3为复合包装时间。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，对所述波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度，包括：

根据待拣货的波次任务的拣货优先级，对所述待拣货的波次任务进行排序，根据排序结果对所述待拣货的波次任务依次进行拣货调度，并将拣货完成的波次任务更新为待播种的波次任务；

根据所述待播种的波次任务的播种优先级，对所述待播种的波次任务进行排序，根据排序结果对所述待播种的波次任务依次进行播种调度，并将播种完成的波次任务更新为待复合包装的波次任务；

根据所述待复合包装的波次任务的复合包装优先级，对所述待复合包装的波次任务进行排序，根据排序结果对所述待复合包装的波次任务依次进行复合包装调度。

8.一种订单出库的调度装置，其特征在于，所述装置包括：

波次获取单元，用于获取波次任务以及所述波次任务的预期出库时间；

时间计算单元，用于计算所述波次任务的出库操作时间；所述出库操作时间包括：拣货时间、播种时间和复合包装时间；

优先级确定单元，用于根据所述波次任务的预期出库时间和出库操作时间，确定所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级；

调度单元，用于根据所述波次任务的拣货优先级、播种优先级和复合包装优先级，对所述波次任务依次进行拣货调度、播种调度和复合包装调度。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述时间计算单元，用于：

根据所述波次任务中的商品信息，确定所述波次任务的拣货信息；所述拣货信息包括行走距离和/或库位数量；

将所述波次任务的拣货信息输入预先得到的拣货时间预测模型，输出所述波次任务的拣货时间；其中，所述拣货时间预测模型为线性模型或xgboost模型。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述拣货时间预测模型为线性模型，所述线性模型为：

T1＝d/s+t_k*n1；

其中，所述T1为所述波次任务的拣货时间，所述d为所述行走距离，所述n1为库区数量，所述s为预先确定的拣货员的行走速度，所述t_k为预先确定的拣货员在每个库位上花费的时间。

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