1.一种智能零售机的多对多订单优化分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)当消费者进入智能零售机出货感知范围内时，考虑商品剩余数量约束、商品种类约束、队列中订单数量约束，构建订单分配约束模型；

所述步骤1)具体过程如下：

订单分配约束模型：

式中s.t.表示约束条件，n是指在区域面积100平方米范围具有n台智能零售机，不同的k值分别代表不同的智能零售机；m是指该台智能零售机中拥有m种商品数量，不同的w值分别代表不同的商品种类；式中Nin(k,w)为第k台智能零售机内部第w种商品的剩余数量，Ninmax为剩余商品数量上限约束，Ninmin为剩余商品数量下限约束；Var(k,w)为第k台智能零售机内部第w种商品是否存在的状态值，只有0和1两种取值，0表示该种商品不存在，1表示该种商品存在；Ord(k,w)为第k台智能零售机中已进入订单队列排队的第w种商品的订单数量，Ordmax为队列订单上限约束，Ordmin为队列订单下限约束；

式中Ninmax取智能零售机物理空间所能装载的最大商品数量；Ninmin取各台智能零售机中商品数量的平均值*0.8，即 Ordmax取各台智能零售机中订单数量的平均值*1.2，即 Ordmin取0；

根据订单分配约束模型，首先将满足商品种类约束的智能零售机序号提取出来，将不满足该约束条件的智能零售机序号丢弃，此约束条件起到的作用是：采用离散状态量直接筛选出包含此种商品的智能零售机；

将满足剩余商品数量约束的智能零售机序号提取出来，将不满足该约束条件的智能零售机序号丢弃，此约束条件起到的作用是：平衡各台智能零售机中同种商品的数量；

将满足队列中订单数量约束的智能零售机序号提取出来，将不满足该约束条件的智能零售机序号丢弃，此约束条件起到的作用是：平衡各台智能零售机中订单队列长度，从而减少消费者总体等待时间；

将满足所有约束条件的智能零售机序号提取出来，进入下一步；

这里考虑一种极端情况：当且仅当k＝q时Var(k,w)＝1，k取其它值时，Var(k,w)＝0，即第w种商品只有在第q台智能零售机中有商品剩余，此时，约束模型将不再适用，订单将直接分配至第q台智能零售机；

2)考虑商品数量、等待时间因素，确定综合出货效益最优的智能零售机。

2.根据权利要求1所述的一种智能零售机的多对多订单优化分配方法，其特征在于，所述步骤2)具体过程如下：假设满足订单分配约束模型的智能零售机有q台，将其重新编号1,2...q，则将q台的智能零售机的商品数量状态Nin(k)和订单数量状态Ord(k)带入权值公式：Com(k)＝Nin(k)×A+(1‑Ord(k))×B(k＝1,2...q)式中Com(k)为第k台智能零售机的综合出货效益，A为商品数量状态权重，B为订单数量状态权重，依次计算出从序号1至q的智能零售机的综合出货效益Com(1),Com(2)...Com(q)，取其中最大值所对应的智能零售机序号，再回溯至原序号，从而确定需要出货的智能零售机。