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研究了基于“货到人”的网上书店智能仓库系统储位优化问题。根据订单中两种图书出现的次数，定义了两种图书之间的关联度，以降低总拣选成本为目标，建立了基于“货到人”的智能仓库系统储位优化数学模型，并设计了求解模型的启发式算法。最后，结合A网上书店的实际订单数据进行了模拟计算和分析，验证了模型及算法的可行性和有效性。结果显示，利用该方法进行储位优化后，可以有效降低总拣选成本。