摘要：
本文介绍如何用 Timefold（原 OptaPlanner）优化仓库拣货流程，解决路径冗余和分配不合理等问题。通过智能建模和求解，显著提升拣货效率，并预告后续将系统讲解建模与优化方法。

为什么仓库拣货需要优化？

仓库拣货是影响整体运营效率和客户体验的核心环节。

在现代电商和物流行业，仓库拣货是影响整体运营效率和客户体验的核心环节。随着订单量的增加、商品种类的丰富，传统的人工分配和路径规划方式已经难以满足高效、低错率的业务需求。

• 订单多、商品分散，拣货员容易走冤枉路
• 手推车容量有限，分配不合理容易超载或浪费空间
• 仓库空间大，人工规划路径难以做到最优
• 订单被拆分到多个拣货员，后续合单、打包复杂

一个典型的仓库拣货场景示意图：

在这样一个网格状仓库中，如何让拣货员用最短的路径、最合理的分配完成所有订单，是一个典型的组合优化问题。

Timefold 能做什么？

Timefold（原 OptaPlanner）是一款开源的智能优化引擎，专注于解决排班、路径规划、资源分配等复杂问题。它的核心能力在于：

• 约束建模：用代码描述业务规则和优化目标
• 智能搜索：自动在海量可能方案中寻找最优解
• 高效求解：支持大规模数据和多目标优化

Timefold 可以帮助我们自动分配订单、优化拣货路径、控制手推车容量，并尽量让同一订单由同一个拣货员完成。

在仓库拣货场景下，Timefold 可以帮助我们：

• 自动分配订单到手推车和拣货员
• 优化每辆手推车的拣货路径，减少总行走距离
• 控制手推车容量，避免超载
• 尽量让同一订单由同一个拣货员完成，简化后续流程

优化前后对比示意图：

下图直观展示了仓库拣货优化前后的差异：

• 左侧：不同颜色代表不同的订单，每个拣货员的拣货顺序和路线在仓库平面图上用箭头和编号清晰标注。
• 中间：表格详细列出了每一步的仓库位置、订单编号、商品名称和体积，帮助理解每个拣货动作的具体内容。
• 右侧：仓库货架布局图，绿色边框标识货位，连线展示拣货员的实际行走路径。优化后，拣货路线更加顺畅，路径交叉和重复大幅减少，整体效率显著提升。
• 下方：展示了手推车的分配和拣货顺序的变化，优化后每辆手推车的任务分配更合理，减少了超载和空载现象。

通过 Timefold 智能优化，拣货路径更短、分配更合理，显著提升了仓库作业效率和准确率。

本系列将带你学什么？

本系列文章将以仓库拣货为案例，带你系统学习 Timefold 的优化建模与求解流程。你将收获：

• 如何用代码描述实际业务场景（领域建模）
• 如何用约束流（ConstraintStream）表达业务规则和优化目标
• 如何组装求解输入，调用 Timefold 自动生成最优拣货方案
• 如何分析优化效果，理解背后的业务价值
• 进阶思考：如何扩展到多楼层、分区、实时调度等更复杂场景

系列内容结构预览：

1. 案例导读（本篇）
2. 领域建模与核心类讲解
3. 约束流与优化目标详解
4. 求解流程与数据流
5. 优化效果与业务收益
6. 进阶与扩展思考

无论你是算法工程师、业务开发者，还是对智能优化感兴趣的同学，都可以通过本系列文章，掌握 Timefold 在实际业务中的落地方法。

下一篇，我们将深入讲解如何用代码描述仓库拣货的业务实体与关系，敬请期待！

本文首发于微信公众号【Timefold技术前线】

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