随着社会的进步和物流行业的快速发展,仓库在企业的运转中扮演着愈发重要角色,仓库管理也越来越受到人们的重视。在仓库管理中,货位分配和货位顺序优化是其中最为关键的问题,对这两个问题的深入研究有利于提高货物出入库效率以及保证操作过程的安全性,同时降低企业运行成本,对提高企业运行效率、增加运营收益、提高竞争力具有重要意义。货位分配和货位顺序优化属于多目标优化问题,而优化过程中还涉及到对约束问题的处理,本文采用改进的NSGA-II算法解决这两类问题的优化,并改进了随机排序算法来处理约束问题。本文主要工作如下:（1）对两类多目标优化问题提出改进的NSGA-II算法。改进算法主要从增加局部搜索算子以及剔除种群重复个体两个方面提高算法性能。利用Matlab工具,使用ZDT系列函数,从GD、IGD两个性能指标对比NSGA-II算法进行实验,证明改进算法的优势。（2）分析两类优化问题中存在的约束情况,研究个体比较准则与随机排序算法的不足,提出自适应随机排序算法。改进算法依据优化过程中的迭代次数和种群中不可行个体占比情况自适应调整使用目标函数进行个体比较的概率值,以达到更好地处理约束优化问题的目的。同时利用含约束测试函数,将自适应随机排序算法与个体比较准则和随机排序算法进行对比实验,证明改进算法的优势。（3）将改进的含约束NSGA-II算法应用于仓库货位分配和货位顺序优化中。分析了货位优化的三个原则,并对仓库和优化目标进行数学建模,对比解修复法、个体比较准则和随机排序法的NSGA-II算法,通过仿真实验证明改进的含约束NSGA-II算法在解决货位分配和货位顺序优化问题中的可行性与有效性。