随着市场经济的不断发展和改革开放进程的不断加快，烟草行业在提高效率、降低物流成本、服务质量上水平等方面面临着很大的挑战。面对日益复杂的内外部市场环境，如何降低其运营成本是亟待解决的问题。卷烟物流配送中心的操作环节主要包括卷烟的采购、入库、仓储、分拣、出库等环节，实现卷烟从工业企业到零售户，最终到消费者的空间转移。而这些环节大部分都是通过自动化立体仓库来完成的，因而，其运行效率的高低直接关系到烟草物流配送的经济效益，而立体仓库的货位存放与拣选路径正是影响立体仓库效率的重要指标，所以本论文也将这两个问题作为研究的重点。在对石家庄烟草物流企业实际情况的调研中发现，立体仓库的货位分配策略不尽合理，仓储系统在入库时仅仅是随机的将托盘卷烟存放在空置的货位存放架上，出库时堆垛机随机的根据系统命令随机寻找目标，然后将托盘取至出口平台进行分拣作业，这样既缺乏先进的科学依据，又不利于件烟的快速出、入库，且货品存放随意，库存面积利用率不高，库存周转效率较低，使得每件烟的物流成本增加了20%，严重影响了企业的生产组织和经济效益．同时对结构功能复杂的存取设备的消耗折旧也有很大的影响，因此对立体仓库出入库的优化问题进行研究具有很大的现实意义。针对上述存在的两个问题，首先根据优化目标建立了货位分配的优化数学模型，其次将多目标问题通过权重系数变化法转化为单目标问题，然后运用遗传算法求解，为了验证算法的正确性，用MATLAB软件对优化结果进行仿真分析，把优化前后的数据用三维图形表现出来，从仿真结果可以看出，优化后的存取效率明显提高，验证了算法的实用性；将堆垛机拣选作业路径优化问题近似为旅行商问题来求解，求解旅行商问题属于NP难题，最优解的数量会随着访问城市数量成指数增长，因而堆垛机执行拣选任务时的行走路径也是如此。针对这一问题，建立最短路径数学模型，用遗传算法求出堆垛机拣选作业路径的最优解，仿真结果表明所提出的方法是有效的。