自动化立体仓库(AS/RS)是现代物流系统中迅速发展的一个重要组成部分,随着我国汽车产业的蓬勃发展,汽车零部件立体仓库的优势地位逐渐显现。汽车物流相比其他物流行业更加复杂,更加专业,良好的物流管理手段对于提升汽车企业的市场竞争力有着不可估量的价值。本文以汽车零部件立体仓库为研究对象,探讨如何从物流仓储管理角度,利用科学可行的优化方法提高企业作业效率,降低运营成本。汽车零部件种类繁多,各个供应厂家包装标准不一,各类包装容器的存储方式各异,不合理的存储方式浪费了大量的存储空间,给仓储工作带来了极大不便。面对成千上万件包装各异的零部件和仓库有限的货位空间,科学的货位优化方案对提高企业仓库面积利用率,提升零部件出入库效率具有十分重要的意义。本文根据汽车零部件货位布局优化原则,建立多目标货位优化数学模型,结合遗传算法基本理论,运用Matlab软件实现模型的编程求解,得出可行的货位优化方案。论文所作的主要研究工作如下：1)从国内外视角研究了汽车零部件仓储现状,汽车零部件立体仓库相关理论,针对汽车零部件立体仓库的货位优化问题,深入探讨比较了常见的货位存储模式、分配原则和优化流程。2)结合某第三方汽车零部件物流企业,分析其仓库布局以及出入库业务流程,诊断现有问题,从货架布置和零部件分类存储方面对仓库现状进行优化。收集该企业货位优化问题的相关信息,确定优化目标,在模型假设基础上建立多目标货位优化模型。分析比较解决多目标问题的各种方法,采用遗传算法解决本文多目标货位优化问题。3)根据遗传算法原理,详细设计了货位优化的编码方案和遗传操作过程。采用线性变换法对目标函数进行转换和归一化处理,确定适应度函数。选取企业库区的一组货架作为货位优化实例,利用Matlab对货位优化模型编程求解和仿真。基于Matlab的实例求解和仿真结果验证了本文所设计的遗传算法能够使多目标货位优化数学模型有效收敛到最优解,三维仿真图清晰直观的展示了优化效果。