快递业在其30年发展历程中,其服务模式和经营方式有很大的转变,目前大型快递企业主要按照轴辐式来布置其快递物流网络,快递在服务时间要求前提下,对整个快递物流网络运作提出了很高的要求。快递分拣作为快递物流网络中的重要环节,其配置的优劣及运作水平的差异会影响快递企业的分拣成本、操作效率和服务质量,进而影响企业的市场竞争力和可持续发展。由于种种原因,我国快递分拣过程中自动化水平还不是很高,仍以人工分拣方式为主,而且普遍存在着效率低下及各种浪费现象。按照现代物流管理的要求,深入分析快递企业人工分拣过程存在的问题,用系统思维及数学方法求解有针对性的分拣方案,已成为解决快递分拣问题的有效手段。本文基于经典优化算法并利用Matlab编程和Flexsim仿真,通过二次优化的方式来帮助快递企业找到提高快件分拣效率的思路和方案。本论文首先深入研究快递企业的分拣过程,分析其中存在的主要问题。具体而言,本论文以小快件为研究对象,就小快件人工分拣优化进行研究。由于流向数庞大以及场地限制,小快件人工分拣一般分为初分和细分两步来完成,初分时确定的分拣筐数目以及流向分配方案直接决定了细分时每个分拣筐班组的人员配置数以及工作负荷,本研究建立在初分的基础之上,就初分分拣框的流向分配进行研究进而得出细分分拣人员数量的安排,以实现减少细分人员总数量并且平衡各个班组工作负荷的目的。具体而言,本论文基于某快递企业真实案例,采用了基于邻域搜索的经典优化算法并通过Matlab编程实现,求解、筛选出五组较优的快件分拣初分的配置方案,然后对五组较优分拣方案建立Flexsim仿真模型并进行模型的运行,对五组优化方案进行仿真结果分析,最后得出各方案间的优劣差异对比,从而实现优中选优,得到最终优化方案——初分分拣框流向分配及细分分拣人员配置数。此优化方法可应用到实际中,具有理论和实践的指导意义,对其他快递或物流企业的分拣仿真优化同样具有借鉴价值。