随着电子商务市场的快速发展和经济一体化的出现，在以多品种小批量订单为主，或者个性化产品订单很多的配送中心，人工拣选仍然是主要的工作方式。研究人工拣选作业过程的优化和控制，对于配送中心的仓储管理意义重大，可以有效降低配送中心的配送成本、增加客户满意度、提高整个供应链的服务水平。拣选作业过程的优化和控制的相关研究，主要集中存储策略、拣货策略（单一拣选和分批拣选）和路径策略三个方面，研究表明，分批策略对拣选成本的减少影响最大，订单分批可以有效地减少拣选的行走距离，进而减少人力物力的消耗。因此，本文主要研究配送中心订单分批处理随机服务系统模型与优化。本文综合考虑订单到达的随机性和订单所含物品的种类和数量的随机性。对于具有在线接受订单系统的配送中心来说，订单到达的随机性决定了订单到达队列是一随机过程；每个订单所含物品种类和数量的随机性，使得拣选时间是随机的，即服务是随机的。因此，本文将订单的分批拣选看作是由订单随机到达为输入过程，人工分批拣选为服务机构的随机服务系统。本文应用随机过程理论，结合订单的随机属性，首先研究了双通道、ABC分类存储、S型拣选路径下，随机订单拣选的服务时间的上界、下界和平均值模型，然后研究了随机订单的周转时间（包括等待批形成时间、等待服务时间和服务时间）对订单分批处理随机服务系统的影响，建立了关于批量订单数（batchsize）的订单分批处理随机服务系统模型，最优的批量订单数就是批订单的平均周转时间最小时的批量订单数。同时通过matlab仿真，对仿真结果和模型近似求解结果进行对比分析，得到最优的批量订单数仿真结果和其下界很相近的结论，通过这个结论，我们可以得到优化订单分批处理随机服务系统的比较简便的方法，即利用遗传算法对订单分批随机服务系统模型的下界进行求解，找到批量订单数的下界，再通过贪婪算法找到最优的批量订单数，实现了订单分批处理随机服务系统的优化研究。本文以随机性为核心研究人工分批拣选随机服务系统模型和优化研究，丰富了优化理论与方法，同时也在某些方面为人工拣选作业系统研究的深化和完善奠定了基础。