随着信息技术的不断发展,工业自动化需求不断增加,信息化与工业化的结合也是必然的发展趋势。与此同时,国务院提出《中国制造2025》行动纲领,确定了智能装备、智能工厂研发的重要性。仓储系统作为供应链中的一部分,是智能制造体系中必不可少的重要分支。本文以智能仓储管理系统为背景,着眼于提高仓储系统操作效率等问题,深入研究仿生算法在库位优化问题中的应用,并对智能仓储管理系统的实现进行具体研究。主要研究工作如下:首先,分析了本课题的研究背景与意义,论述了在仓储管理问题上国内外的研究现状。在对智能仓储系统的各组成部分进行分析后,对库位优化问题进行了研究,分析其优化途径、意义以及优化算法设计的基本思路。然后,以提高仓储操作工作效率以及平衡各仓储柜工作量为目的搭建了库位优化模型,并设计改进二进制粒子群算法对库位优化模型进行求解。通过设计操作实例,验证上述模型及优化算法的有效性,并得出结论:改进二进制粒子群算法在本课题库位优化问题上优于传统二进制粒子群算法与遗传算法,在仓储出入库效率及平衡工作量的问题上均有明显优势。最后,根据电子制造企业的业务流程及业务需求,作出系统功能性需求分析,将仓储管理系统分为出入库管理、仓库管理、报表中心、基础信息管理以及系统设置五个模块,并对各功能模块以及数据库结构进行了详细设计。并以此为基础,基于MVC(Model View Controller)模式与B/S(Browser/Server)体系架构搭建了智能仓储管理系统,实现了系统架构设计中的各功能模块。通过实际操作试验验证了库位优化算法的有效性,并展示了部分系统功能模块的黑盒测试用例。本文设计与实现的智能仓储管理系统,满足企业对于仓储管理系统的实用性及智能化需求,且操作简捷,运行稳定,界面人性化。同时,针对库位优化问题搭建合理的数学模型,并采用改进二进制粒子群算法对该模型进行优化,提升了仓储操作效率,使企业竞争力有了极大的提高。