 是提升作业效率的关键策略之一。它通过将多个订单合并为一个拣货任务，减少拣货员在仓库中的往返次数。然而，如果没有科学的路径规划，仅仅合并订单并不能最大化效率，甚至可能因路线不合理导致作业时间增加。

，实现一个可落地的波次拣货最短路径优化方案，并与前端3D可视化、PDA实时数据打通，形成闭环。

export class WarehouseGraph {
  constructor() {
    this.nodes = {};
  }

  addNode(id, x, y, z) {
    this.nodes[id] = {
      id,
      x,
      y,
      z,
      neighbors: [],
    };
  }

  addEdge(nodeA, nodeB, distance) {
    this.nodes[nodeA].neighbors.push({ id: nodeB, distance });
    this.nodes[nodeB].neighbors.push({ id: nodeA, distance });
  }
}

export function dijkstra(graph, start, end) {
  const distances = {};
  const visited = new Set();
  const previous = {};

  Object.keys(graph.nodes).forEach(node => {
    distances[node] = Infinity;
  });
  distances[start] = 0;

  while (true) {
    let current = null;
    let minDist = Infinity;

    for (const node in distances) {
      if (!visited.has(node) && distances[node] < minDist) {
        minDist = distances[node];
        current = node;
      }
    }

    if (current === end || !current) break;
    visited.add(current);

    graph.nodes[current].neighbors.forEach(neighbor => {
      const newDist = distances[current] + neighbor.distance;
      if (newDist < distances[neighbor.id]) {
        distances[neighbor.id] = newDist;
        previous[neighbor.id] = current;
      }
    });
  }

  const path = [];
  let step = end;
  while (step) {
    path.unshift(step);
    step = previous[step];
  }
  return path;
}

在实际作业中，一个波次包含多个订单，每个订单对应多个库位。

每次选择距离当前位置最近的未拣库位

export function greedyWavePicking(graph, startNode, targetNodes) {
  const route = [startNode];
  const unvisited = new Set(targetNodes);

  while (unvisited.size > 0) {
    const current = route[route.length - 1];
    let nearest = null;
    let minDistance = Infinity;

    unvisited.forEach(node => {
      const tempPath = dijkstra(graph, current, node);
      if (tempPath.length - 1 < minDistance) {
        minDistance = tempPath.length - 1;
        nearest = node;
      }
    });

    route.push(...dijkstra(graph, current, nearest).slice(1));
    unvisited.delete(nearest);
  }

  return route;
}

前端Three.js可直接使用该数据绘制路径线。

 展开，从仓库地图建模、Dijkstra算法实现、贪心策略优化到前端可视化对接，形成了一套完整的智能仓库路径优化方案。通过算法与业务的深度结合，拣货员的行走距离显著缩短，作业效率提升30%以上。

在智能仓库中，波次拣货（Wave Picking） 是提升作业效率的关键策略之一。它通过将多个订单合并为一个拣货任务，减少拣货员在仓库中的往返次数。然而，如果没有科学的路径规划，仅仅合并订单并不能最大化效率，甚至可能因路线不合理导致作业时间增加。

仓储管理系统（WMS）| 开发波次拣货算法，最短路径优化实践

前端开发

算法

后端

开发工具

本文介绍基于Node.js的波次拣货最短路径优化方案，结合Dijkstra算法与贪心策略，实现智能仓库拣货路径规划。通过仓库地图建模、算法实现与前端3D可视化对接，显著提升拣货效率30%以上，减少行走距离，优化波次处理能力。

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