随着人口老龄化进程的加快,建筑行业逐步进入建筑工业化时代。由于装配式建筑能够降低建造的成本,缩短完工时间,提高施工质量和资源利用率,减少建筑垃圾的产生,有利于建筑业的转型升级,近年来在政府宏观政策的扶持下得到了迅猛的发展。与美国、日本等发达国家相比,我国装配式建筑构件厂规模化程度较低,制约其发展的因素在于需求和供给的不平衡和较高的构件运输成本。因此,合理布局装配式建筑构件厂是助力装配式建筑产业规模化发展的必经之路。现阶段,国内装配式建筑的主要形式为预制混凝土结构,故主要以装配式建筑混凝土构件厂选址为对象,展开以下内容的研究:（1）开展基于装配式预制混凝土（Precast Concrete,PC）构件需求的装配式建筑PC构件厂选址研究。通过灰色预测模型和二次指数平滑法组建了PC构件需求量测算模型,以江西省11个市为例,预测江西省未来5年装配式建筑PC构件的需求量,需求量的预测有助于提升地理信息技术（Geographic Information System,GIS）选址的科学性。（2）在考虑城市对于装配式建筑PC构件需求的基础上,建立基于GIS的装配式建筑PC构件厂选址的空间优化模型。通过爬虫技术获取了城市地理信息数据,借助文献梳理和调研整合现阶段江西省装配式建筑产业基地的空间数据信息,在遵循装配式建筑PC构件厂选址基本原则的基础上,构建GIS空间分析选址模型。通过GIS平台的叠置分析和擦除分析功能对空间数据要素进行处理,在运输成本约束条件下,得到初步选址方案。（3）将GIS和人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm,AIA）进行集成,对初步选址点进一步优化。基于人工免疫优化算法建立选址优化模型,对GIS技术获取的初步选址方案进一步优化,并将优化结果的坐标点进行提取,嵌入至GIS平台中。实例计算结果证明免疫优化算法具有较好的性能,选址方案可以得到合理优化,最终选址点分布较为合理,迭代次数少,模型收敛速度较快,在最短时间内获取了全局最优解。将GIS技术和AIA算法进行集成,可有效地优化PC构件厂的数量、位置,提高PC构件厂配置的科学性,降低PC构件的运输成本。