摘要：货位分配(storage location assignment problem,SLAP),即在存储区域为物料分配货位的过程。当仓库布局、拣货路径、订单组合等其他因素确定时,货位分配策略对订单拣货效率有很大影响。本文研究实际生产型仓库中的关联物料区位分配问题。生产中使用的相对稳定的BOM(bill of material)使得仓库中的物料具有稳定的相关性,因此,本文考虑将具有需求关联的物料存储在同一区域,以尽可能地减少在拣选物料时所需要的区域访问次数。此外,该仓库还存在两个重要特征,即存在两类不同尺寸货架构成的两类不同容量的区域及采用严格的重物下置原则。本文建立了以最小化区域访问次数为目标的数学规划模型,给出了求解该问题的一种聚类启发式方法与自适应大邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS),并设计了能够反映物料关联特征的小规模和大规模算例用于测试两种算法的性能。将两个算法结果与随机策略、CPLEX求解结果对比,结果显示聚类启发式方法与ALNS在大规模算例中表现明显优于随机策略和CPLEX的求解结果。