仓库管理系统没有能管理一个明确的仓库几何布局

计算最优拣选路径需要让电脑明白仓库任何两个位置之间的最短距离（同时也跟行走路线是一致的）。我们所知道的仓库管理系统没有能管理一个明确的仓库几何布局数据模型，所以真正的拣选路径最优化当前并未实现。
最终仓库管理系统将拥有仓库的几何布局数据模型，并且电信通讯技术的发展使得可以更经济也更简单的给拣选员精确地行走指，然后将没有理由不去利用最优化拣选路径。
最优化拣选路径的基础结果应归于Ratliff & Rosenthal,他们给出了一个用于快速寻找仓库里货位集最短路线的算法。我们将通过他们算法的一个简化版本来阐述他们的思想，将生成近似最优拣选路径。该简化对允许的行走模式有所限制，拣选员被禁止重新到访之前已到访过的巷道。也就是说，我将找到服从约束的最短拣选路径，即不能超出巷道的自然排序的到访。因为这个限制建议的路径可能稍微比未约束的最佳效果要长些。但是：
这个算法和最佳查找算法的原理是一样的，但更简单并因此更容易编程实现和被人接受。
由非原路返回的限制所产生的不必要行走距离通常很小。
所生成的路径比最佳路径在结构上更简单，同时订单拣选员也更容易理解和接受。
下列我们通过动态编程生成一个拣选路径，这利用了一个事实，即最佳路径可以假设在每个巷道的末端只有有限的模式。我们的限制即拣选员不能重复到访一个巷道，可能的模式数量减少成只有两种，因此每个订单拣选员可被想像为遵守下面的规则。
从当前的巷道拣选所有的条目，再走向下一个巷道。
注意有两种方法走到下一个巷道：订单拣选员可以行走全程穿过当前巷道，按需要拣选；或者也可以进入巷道只根据需要尽可能在其中拣选所有要求的项目，然后再回到和进入巷道相同的巷道的末端。

图1：在左边到访货位，设想一个决策点在每个巷道的末端。因为原路退回是禁的，订单拣选员必须到访巷道i+1之前到访巷道i。
如图1中所建议的决策点在每条巷道的末端，因为有非原路退回，拣选员必须从左到到行走穿过仓库，由此我们能够序列地考虑在每个巷道作出的决策。我们可以图形化地总结如同图10.9开始的一系列数字所做决策的顺序。
图6展示了最终图形总结的由订单拣选员做出的决策序列。图中的最短路径
依据通过仓库的有效拣选路径得来。

注意网络的连结点只需要建立一次，随后使用只需要更新边线长度，如图7所示。这个方法可自然地推广到处理新增的穿过的巷道，然而解决的工作快速地增加。