【摘要】制造业即时物流指从供应商或仓库拣选原材料，不经中转直接运输至生产线的生产物流，具有订单变化快、配送时间紧、齐套要求高、涉及场景多、单次运量大、运输要求严的特点。订单拣选作为制造业即时物流的上游环节，其效率将直接影响后续配送与生产。因此，研究制造业即时物流的订单分配与排序问题十分必要。建立多目标混合整数规划模型，以最小化延迟订单数和最小化料箱出库次数为目标，决策订单在拣选台中的分配和拣选顺序。针对该场景的特点，提出即时优化和连续优化两种订单下发策略，分别设计GSC（Greedy Spectral Clustering）算法和VNS-CI（Variable Neighborhood Search-Cheapest Insertion）算法进行求解。数值实验表明，GSC算法的运算速度最快，1 000个订单的优化时间仅0.83秒，延迟订单数较低，料箱出库次数平均节约7.26%；VNS-CI算法能在GSC算法的基础上进一步提升优化效果，料箱出库次数平均节约16.37%。