本发明自动化立体仓库仓储技术领域，具体的说是一种基于遗传算法的自动化立体仓库货位分配优化方法。首先，根据零部件的历史订单信息得到货物的出入库频率，建立减少出入库搬运时间的数学模型；接着统计零部件的质量，建立降低货架重心的计算公式；在此基础上，基于关联度进行聚类，以提高相关产品空间聚集度为目标建立数学模型。综合考虑作业时间、货架稳定性和产品关联度，构建多目标货位优化模型，比单一优化目标更加全面合理。本发明通过一种改进遗传算法对综合数学模型进行优化求解，得到的最优解即为当前最优货位配置方案，能够有效优化零部件的货位分布，帮助决策者制定合理的方案。