随着世界经济一体化和现代科技的迅猛发展,现代物流被认为是除降低资源消耗、提高劳动生产率以外的“第三方利润源泉”,提高物流效率成为了现代经济研究的关键。在这一环境下,作为物流的重要组成部分的仓储,也越来越多的被人们关注。如何提高仓储管理效率,成为了现代经济研究的一个热点问题。目前我国仓储管理的卸车验货、入库管理、出库管理、库存管理等几个环节发展不平衡。其中卸车验货、出库管理和库存管理已经达到了比较先进的水平,但是仓储管理中的入库管理却比较混乱。当前大约80%的配送中心或仓库,在入库管理时不能够进行正确的货位优化,只能凭借管理人员的经验选择货位,摆放货物,导致入库管理效率低下。因此,解决入库管理中的货位优化问题,势在必行。本文在总结现有货位优化成果的基础上,分析了现有货位优化模型的特点,建立了适合我国仓储业的货位优化模型,为解决入库管理中的货位优化问题提供了技术支持。首先对现有货位优化模型的目标及其实现手段进行比较,根据比较结果,选择了本文中货位优化模型的目标和实现目标的手段;其次,建立了货位优化模型的目标函数,并分析了实现货位优化必须满足的约束条件,根据目标函数和约束条件,建立了货位优化模型;再次,应用遗传算法对货位优化模型进行求解;最终,选择邮政易通化妆品仓库作为案例,检验本文建立的货位优化模型。