在疫情影响下,许多企业面临着生存危机。这要求企业必须紧跟市场发展的趋势,不断进行优化与改善。当前,生产领域的成本压缩空间已经趋于饱和状态,而物流作为第三利润源泉,通过降低物流成本而获益的可能性越来越大。其中,仓储作业成本是物流总成本的重要组成部分,对仓储作业进行优化是实现物流成本控制的重要环节。在仓储作业中,货物的存放位置直接关系到各工作环节的工作效率,影响到整个配送中心的服务水平。合理的货位分配能够提高商品的出库效率,降低物流成本,增强企业在市场中的竞争力。C公司近几年订单量激增,由于配送中心采取随机存储策略,造成货物分配混乱、人工拣选效率低下,已不能满足公司发展的需求。根据C公司配送中心面临的实际问题,提出可行有效的货位分配优化方案,以改善配送中心的现状,提升整体的服务能力。主要研究内容如下:（1）调查C公司配送中心现状,分析存在的问题。通过对配送中心当前存储策略、作业流程、仓储布局等的调查分析,发现仓储管理中存在货物摆放混乱、人工作业效率低、货物盘点困难等问题,从而造成了成本的上升和物流服务满意度的降低。（2）为C公司配送中心设计切实可行的货位分配优化方案。本文基于货物的出库频率、商品关联度两个因素建立多目标的货位分配优化模型,实现出库频率高的货物放在靠近货架出入口的位置和相关联商品就近存放的目标,提高货物出库效率。在模型求解过程中,首先运用Apriori算法、借助Spss Modeler软件对商品之间的关联规则进行挖掘,根据关联度对商品进行分类;然后设计改进的遗传算法,利用Matlab软件编写代码对模型求解,得到货位分配方案。（3）通过Matlab模拟仿真,绘制货位分配的立体效果图,对比分析优化前后的货物分配情况,验证优化方案的有效性。此外,根据配送中心的实际情况,从流程和管理的角度提出建议,确保方案的顺利实施。论文创新性地将数据挖掘技术用于指导货位分配,提出一种基于关联分析的货位分配优化模型,有效地提高订单拣选效率,降低仓库运营成本,为中小型企业的仓储优化提供了一定的参考价值。