自动化立体车库在汽车保有量日益增长和土地资源相当紧缺的现代社会发挥着越来越重要的作用，同时它的出现还在一定程度上缩短了车辆的存取时间，降低了资源的浪费。巷道堆垛式立体车库作为自动化立体车库的一种，具有泊车位数量多，安全可靠性高等特点，特别适用于人口比较集中的大型商圈和办公区。近几年来该类型的车库在国内外大中城市的应用越来越广泛，在生活工作节奏日益加快资源紧缺的今天，如何在该类型车库运营现状的基础上进一步降低顾客的等待时间和车库存取车辆的能耗，成为亟待解决的问题。本文以重庆解放碑商圈处某大型巷道堆垛式立体车库为研究对象，调研统计了该车库几天中从早八点到晚七点间的顾客到达时刻，应用排队论确定了该车库车辆存取的排队模型以及各种排队指标，得出该车库顾客等待时间长、存取效率低的结论。鉴于此，针对各时间段内对降低顾客等待时间和减少车库存取能耗需求的不同，提出了优化后的主存取策略和辅助存取策略，并根据该类型车库的运行特点，建立各策略存取时间和能耗的数学模型。国内外对巷道堆垛式立体车库存取策略算法的研究较少，主要包括一般路径搜索算法和传统的遗传算法。一般路径搜索算法搜索速度较慢，特别是在车库泊车位较多时，存取效率较低。传统遗传算法中如果编码或遗传参数选择不当则很难得到最优解。结合巷道堆垛式立体车库的工作特点，本文采用基于混合编码和自适应交叉变异概率的改进遗传算法，采用双目标优化的权重法实现优化的存取策略。传统遗传算法中交叉概率和变异概率的确定繁琐而复杂，本文采用改进后的自适应交叉概率和变异概率，提高了算法的收敛效率。利用Matlab遗传算法工具箱对各策略存取时间和能耗的数学模型进行仿真，获得存取时间和能耗的迭代曲线，以及最优的车辆存取路径和顺序。最后将各优化策略和随机策略的排队指标进行对比，验证各优化策略算法的可行性。本文设计并制作了堆垛机的物理模型，结合巷道堆垛式立体车库整体控制系统的特点，选择西门子S7-300PLC为下位机，结合PLC的工作原理，确定下位机的控制方案。利用Step7中的梯形图语言表示采用各策略时堆垛机存取车辆的过程。