对于启用多个分区拣货的B2C订单场景，由于拣货后还要进行集货，对批次的跨区多少会非常敏感，一旦跨区过多会导致作业不平衡，在集货环节出现瓶颈。
如果采用先跑波次再分配，假设我们根据时间节点、承运商等条件，筛选出来2000个订单，这些订单哪些组成一个批次，同时分配哪个库位的库存更优（多个拣货位）不可能拿运筹学算法来求解，时间上不允许，只能按照一个最小区域满足的原则来获得一个可行解。如果订单导入系统后即进行分配，那么是可以得到哪些工作区的组合下含多少订单的，例如A 120单 A+B 300单 B 200单 A+C 30单。组批算法在已知每个订单的区域覆盖情况和具体库位的前提下，可以按照最小区域满足原则进行组合，同时尽量减少一个批次内订单的跨区数。如果不考虑订单所占库存位置按订单的其他属性进行筛选，会丧失拣货员行走路径上其他不满足查询条件的订单的优化机会。
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