1.一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)记录当前拣货单的路径所经过的下一拣货单的货位，得到货位集合A；

2)若货位集合A不为空集，则判断货位集合A中是否存在某个货位，且通过减去该货位可以使当前拣货单的下一拣货单的拣货时间更短，若判断结果为存在，则将货位集合A中使当前拣货单的下一拣货单的拣货时间达到最短的货位定为需要调整的货位；

3)在完成当前拣货单的拣货任务的同时，将当前拣货单的下一拣货单中需要调整的货位对应的所有待拣货物移放到仓库出入口，在完成当前拣货单的下一拣货单的拣货任务时在仓库出入口处拣取该货物。

2.根据权利要求1所述一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：所述步骤2)中，若货位集合A为空集，则以当前拣货单的下一拣货单为当前拣货单，转至步骤1)。

3.根据权利要求1所述一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：所述步骤2)中，若判断结果为不存在，则以当前拣货单的下一拣货单为当前拣货单，转至步骤1)。

4.根据权利要求1所述一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：所述步骤1)之前，根据一个周期内每个拣货单的货位分布分别对对应拣货单的路径按照拣货时间最短进行路径优化。

5.根据权利要求1所述一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：所述步骤2)中，对当前拣货单的下一拣货单的路径按照减少了某个货位的拣货任务的剩余货位的拣货时间最短进行路径优化，从而确定使当前拣货单的下一拣货单的拣货时间达到最短的货位，并更新该拣货单的路径；然后按照步骤3)进行拣货；然后以当前拣货单的下一拣货单为当前拣货单，转至步骤1)。

6.根据权利要求4所述一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：所述步骤1)之前，以拣货时间最短作为路径优化的目标，所建立的拣货路径优化问题数学模型的目标函数表示为：其中，Zr为第r个拣货单在静态拣货策略下的总拣货时间；dij为仓库中任意两个货位之间的距离；xij为拣货经过的路径；v为拣货人员平均行走速度；tr为拣货单r初始化操作所需时间；tu为拣货人员平均拣取单个货位所需的时间；Sr,k为第r个拣货单需要拣取的货位个数；K为拣货单中需要拣取的货位的编码的最大值。

7.根据权利要求5所述一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：所述步骤2)中，以剩余货位拣货时间最短作为路径优化的目标，所建立的路径优化问题数学模型的目标函数表示为：i,j≠被调整货位

其中，Z″r+1为第r个拣货单的下一拣货单去除被调整的第s个货位后的总拣货时间；dij为仓库中任意两个货位之间的距离；xij为拣货经过的路径；v为拣货人员平均行走速度；tr+1为第r个拣货单的下一拣货单初始化操作所需时间；tu为拣货人员平均拣取单个货位所需的时间；Sr+1,k为第r个拣货单的下一拣货单需要拣取的货位个数；er,s表示使第r个拣货单的下一拣货单的拣货时间变短的第s个货位；K为拣货单中需要拣取的货位的编码的最大值。

8.根据权利要求6或7所述一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：所述路径优化问题采用混合遗传模拟退火算法进行求解。

9.根据权利要求8所述一种动态拣货策略的实现方法，其特征在于：所述混合遗传模拟退火算法中，将拣货单作为目标单元，按照拣货路径的货位拣货顺序进行整数编码；迭代次数T为500～2000，种群规模N为80～100，初始温度T0为40000～50000，变异概率pm取值范围为(0.1,1)，交叉概率pc取值范围为(0.01,1)。