针对物流配送中心拣货作业过程中传统订单分批和拣货路径分步优化难以获得整体最优解的问题，为了提高拣货作业效率，提出了一种基于嵌套遗传算法的订单分批和路径优化的联合拣货策略。首先，建立了以拣货总时间最短为目标函数的订单分批与拣货路径联合优化模型；然后，考虑双重优化的复杂性，设计了一种嵌套遗传算法对模型进行求解，外层不断优化订单分批结果，内层根据外层订单分批结果优化拣货路径。算例结果表明，与传统的订单分步优化、分批分步优化策略相比，所提策略的拣货时间分别减少了45.6%、6%，基于嵌套遗传算法的联合优化模型得出的拣货路径更短、拣货时间更少。为验证该算法对不同规模订单均有较优性能，分别对10、20、50张订单规模的算例进行仿真实验，结果表明，随着订单量的增加，整体拣货距离和时间进一步减少，拣货时间的减少从6%增加到7.2%。基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题，为配送中心拣选系统的优化提供依据。

为揭示以制造商为核心的供应链网络演化规律,以BA模型和多级局域世界理论为基础,结合现实网络中节点生成与退出机制,提出了一种五级局域世界网络模型。首先,研究了以制造商为核心的供应链网络的内在特性和演化机制;其次,分析了网络的拓扑结构和演化规则,建立了仿真模型;最后,仿真分析了不同时间步以及不同临界条件下节点数量、集聚系数、度分布等网络特性参数的变化,推导出网络的演化规律。仿真结果表明:以制造商为核心的供应链网络具有无标度、高集聚性;随着时间的推进以及节点增长速度的增加,网络整体的度分布趋近于指数为3的幂律分布;网络内各级局域世界的度分布不同,二级供应商、零售商的度服从幂律分布,一级供应商和分销商的度服从指数分布,制造商的度大致服从泊松分布。