自动化立体仓库是当代物流技术、仓储技术、自动化技术发展的产物,它集存储、输送、配送于一体,应用越来越广泛。自动化立体仓库的出入库作业调度优化问题对提高自动化立体仓库的运行效率具有重要作用,因此,对它的研究具有重要的理论意义和工程应用意义。本文基于现代物流的应用和发展要求,着重研究利用人工智能理论—遗传算法,进行自动化立体仓库的货位分配和拣选作业路径的研究。在详细分析、研究自动化立体仓库的整体结构和遗传算法理论的基础上,重点研究了自动化立体仓库的货位优化和路径优化问题。在入库货物货位动态不定,出库货物货位一定的复合作业方式下,首先优化入库货物的货位,使得立体仓库的存取效率有所提高。针对基于随机存储策略的动态货位分配方式,以出入库稳定性,出入库周转率和货品种类为优化控制目标,提出了立体仓库货位分配的多目标优化模型；为了简化计算,在货位多目标优化的基础上采用权重系数法将多目标问题转化为单目标问题,简化了货位优化的数学模型。在入库货物货位优化的基础上,进行了路径优化,针对堆垛机复合作业方式比单一作业方式节约出入库时间的特点,合理的对出入库货物进行配对作业,通过单亲遗传算法解决复合作业路径优化问题,以堆垛机的运行时间最短为目标函数建立了组合优化问题的数学模型。最后通过获取不同的出入库货品数据信息,使用MATLAB遗传算法工具箱进行仿真,从仿真图形可以看出立体仓库的存取效率明显提高,堆垛机的运行时间在优化前后明显缩短。结果表明采用遗传算法的优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的优化调度问题。在文章结尾对课题的研究工作进行总结,并对后期的研究提出目标和方向。