随着电子商务的快速发展、消费观念的升级以及“新零售”模式的出现使得线下零售行业的生态不断发生变化。近年,中国社会消费品零售总额增长进入新常态,增速开始趋于稳定。近三年间,受线上电商的影响,传统零售企业纷纷遭遇关店“潮流”,但从整体快消品市场来看,即便受线上销售的影响,线下销售仍占销售整体的74%(数据来源:尼尔森市场研究,2017),所以线下仍是快消品的主力阵地。新零售是以线上技术为主导,以线下流量和资源为基础,以物流干线为连接,为目标消费者提供场景化消费的一种模式,核心是提升用户体验。在部分新零售企业的经营份额中,线上经营占百分之六十多,一些经营成熟的门店已经达到百分之七十,未来会将更多。线上提供约三公里范围内最快半小时送货上门服务,这对于仓库来说,就要求订单必须在十分钟(包括订单响应、拣选准备、拣选、合单、打包时间等)内出库,而订单拣选环节是整个仓库中最复杂、劳动力最密集也是成本占比最高的环节。在新零售的高时效要求下,对订单拣选作业的研究就显得十分必要。针对新零售情景下的订单拣选作业优化问题,考虑了新零售拣选时效、拣选策略以及分区拣选工作量均衡等因素,以订单拣选完成时间和各批次订单的分区拣选完成时间标准差之和最小为目标函数,构建新零售情景下的订单拣选模型。采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解。最后在案例分析中,再构建一个不考虑分区工作量均衡的订单拣选模型,将两个模型结果进行比较分析,以验证考虑分区工作量均衡的拣选模型效果更优。分析结果表明,本文的研究成果可以提高新零售的订单拣选作业效率、满足新零售的订单拣选时效要求。提出的考虑关联并行分区工作量均衡的订单分批策略,可以为新零售订单拣选作业提供一定的优化思路,论文研究具有一定的现实意义。