随着物流仓储业的快速发展,传统的仓储方式已经不能满足物资生产和流通的需要,因此立体仓库得到越来越广泛的应用。立体仓库的作业效率主要取决于仓库货位的分配策略,使用好的货位优化策略能很大程度提高出入库效率,降低仓储系统成本。因此,对立体仓库货位优化问题模型和算法的研究在不断深入。本文首先阐述了立体仓库货位优化问题的研究现状和意义,对普通立体仓库的特点及其在物流仓储系统中应用情况、货位存储策略和货位分配原则等进行了概述。将立体仓库作业效率和成本转换为搬运设备作业路程,并以搬运设备作业路程为目标函数,考虑普通立体仓库的货位存储策略、货位容量、搬运设备装载能力和货物质量要求等约束条件,分别建立了入库货位优化模型和出库货位优化模型。其次,针对出入库货位优化模型分别设计了求解模型的遗传算法、禁忌搜索算法和遗传禁忌搜索算法。在遗传算法设计中,针对入库货位优化模型设计了基于货物种类和数量编码、基于货位号编码两种染色体,针对出库货位优化模型设计了基于二进制编码的染色体,并为不同编码方式的染色体分别设计了交叉、变异和修复方法。分别采用截断选择法和锦标赛选择法实现进化操作,并对选择和更新种群过程中存在的问题进行了算法改进。在禁忌搜索算法设计中,分别为入库货位优化模型和出库货位优化模型设计了解的表达方法以及产生初始解的启发式方法。结合问题的特点对算法的邻域搜索,禁忌对象、禁忌表、选择策略和特赦准则等要素进行了设计。为了充分利用遗传算法全局搜索能力强和禁忌搜索算法局部搜索能力强的特点,构造了遗传禁忌搜索算法,根据不同混合策略,分别设计了利用禁忌搜索改善种群和禁忌搜索变异算子两种混合算法。最后,通过算例分别对遗传算法、禁忌搜索算法和遗传禁忌搜索算法进行了仿真实验,包括不同算法求解模型实验、算法中参数对优化结果的影响、禁忌搜索对遗传算法的改善情况、不同算法求解问题的对比实验以及对优化结果进行分析,通过实验验证了模型以及算法的合理性和有效性。