随着商业的发展，配送中心的订货单由以往的单品种、大批量，逐渐向现在的多品种、小批量的风格转变，这样便造成仓库以及一些大型配送中心的订货频率和运营成本急剧的增加。而订单拣选是在降低配送中心运营成本的过程中最值得研究的一个重点，它是配送中心中劳动力最密集，成本消耗最大的环节，所以对拣选过程进行设计和优化非常有必要性。在对客户订单进行拣选前，有效地将大量订单进行组合分批可以明显地提高配送中心运营效率，本文便对配送中心的订单分批拣选问题进行了深入的研究。　　 我们的文章是在前人研究的基础上，以订单拣选的行走距离最短为目标，对配送中心内订单分批拣选的方法进行了优化研究。论文首先介绍了本文的研究背景、研究意义以及配送中心订单拣选的研究现状，重点对订单分批拣选问题的研究方法做了分析总结。随后对配送中心的相关知识点以及遗传算法做了相应的介绍说明，并对基于遗传算法的订单分批拣选问题基本原理进行了介绍。在第四章中提出了改进的种子订单分批拣选方法(GASM)和中点型路径拣选方法，并阐述了运用遗传算法来实现这两种方法求解的解题步骤。最后对每一种算法都进行了四组算例试验研究，并将本文所采用的两种拣选方法的实验结果与前文献中提出的先到先拣选方法(FCFS)和基本遗传算法拣选方法(GABM)的实验结果进行了比较分析。　　 结论认为：GASM 拣选方法比GABM 拣选方法在总拣选路程上取得了很大的优化，同时还得出采用中点型路线进行拣选比采用S型路线进行拣选更接近现实情况，同时行走的总拣选路程也得到了很大程度的优化。　　 本文的创新性工作主要体现在以下三个方面：　　 (1)本文进行了全面的文献总结工作。目前在配送中心订单拣选方面的文献总结工作还不是很完善，关于订单分批拣选的研究更是很少，对此部分本文做了充分的学习和研究；　　 (2)在对订单进行分批时，在前人研究的基础上将确定种子订单的原则，由随机选取改变为订单的拣选货物体积最大，实验证明改进后的方法使拣选路程得到了优化；　　 (3)在其它假设前提不变时，我们又研究了当拣选路径由S型变为中点型拣选之后，订单进行分批拣选的路程变化情况。