亚马逊的仓储与配送优化系统以“Kiva机器人系统”和“Amazon Logistics智能调度网络”为核心，其模型并非单一的算法，而是由一系列复杂的协同优化模型构成的系统工程。在庞杂的SKU（超1200万最小存货单位）和极致的客户承诺（如当日达、次日达）下，实现 “全球最低总物流成本”，体现了“最小库存”与“最优路径”的动态平衡。
一、智能仓储系统（实现“货到人”与动态库存布局）
1200万SKU放在哪个仓库、哪个货架的哪个位置？
模型采用基于实时预测的聚类与优化模型，输入SKU的历史销量、季节性、与其他SKU的关联购买概率（通过购物车数据挖掘）、物理尺寸、重量。算法结合关联规则挖掘（如Apriori算法）和整数规划，进行动态货位分配。
高频快流品（如手机充电线）放在离包装区最近的“黄金货位”；关联商品（如手机壳和贴膜）放在同一货架或相邻货位；大件慢流品（如割草机）放在仓库高层或偏远区域。通过这些智能决策，达到最大化拣选效率，使畅销品的平均移动距离最短。
数百台机器人在仓库中如何移动，才能避免拥堵、以最短总时间完成所有订单的货架搬运任务？
模型是带时间窗、多智能体、动态的车辆路径问题，算法通过中央调度系统使用 “结合实时交通流仿真的多智能体强化学习”，每个机器人是一个智能体，中央系统是协调者。
系统实时监控所有机器人的位置、速度和任务状态，预测潜在冲突，动态调整路径，实现毫秒级的动态路径重规划，避免死锁和拥堵，使整体作业吞吐量最大化。
二、智能配送网络（实现“最后一公里”优化）
如何在全国范围内布局超大型履约中心（FC）、大型分拨中心（IXD）、小型配送站（DS），以及在不同层级部署哪些SKU？
采用多级库存定位与路径优化集成模型，使用大规模混合整数规划和仿真优化，综合考虑客户地理分布、需求预测、运输成本、仓库建设/运营成本、服务水平承诺。
爆款商品在多个区域仓同时备货；长尾商品集中在少数全国性履约中心；“当日达”商品提前预测并部署在离目标城市最近的配送站。通过这些智能决策，在满足时效承诺的前提下，最小化全网库存总量和运输成本。
每天数百万个包裹，分配给数千名配送员，每个人的路线如何规划？
模型采用超大规模、带动态约束的车辆路径问题（VRP），实时交通、天气、配送员实时位置、客户临时改约、包裹体积重量。算法自适应大邻域搜索（ALNS）结合实时流处理，ALNS快速生成高质量初始路线，流处理引擎（如Apache Flink）实时接收交通事件和配送状态更新，触发局部路线重优化。
包裹合并将同一栋楼的不同订单合并配送；动态排序根据实时交通，调整同一区域内的配送顺序；众包调度，在高峰期动态将订单分配给Amazon Flex众包司机，并优化其接单路径。通过这些智能决策，最大化单车装载率和配送效率，降低单包裹配送成本。
成功的关键要素（可复用的经验）
数据是血液：全链路数据打通，从点击、下单、仓储、运输到配送，数据实时采集并反馈优化模型。
软硬一体：算法模型与机器人、传送带、智能硬件深度集成，形成物理世界的自动化闭环。
全局优化：不是孤立优化仓库或配送，而是用 “库存-路径联合优化” 模型进行全局最优决策。
持续迭代：整个系统处于动态调整中，基于A/B测试和数据反馈，模型和策略不断更新。
规模效应：巨大的业务量为复杂模型的训练和验证提供了数据基础，而模型的优化又进一步巩固了规模成本优势。
