伴随全球市场经济的迅猛发展与个性化需求的不断转变，消费者订单需求也由以往的单一、大量性消费向少量、多样性转变，由此促使商品供应的特征向多品种小批量化。对于货物的大型生产企业来说，几乎所有的制造商生产的产品是多品种类别、多型号系列的，此外，企业所拥有的仓储空间资源大多也不是单一的，在这样的情况下，大多企业常常根据货物系列、型号的相同或相似性等进一步分种类存储，但从需求角度进一步分析，某些类型和品种不同也不相似的产品往往会出现在同一张订单当中，使得传统的配送中心在应需求变化时其订单响应速度、分拣效率等不足更加突兀地摆在了经营者面前。众所周知，配送中心分拣区的建设和产品的储位分配是配送中心规划体系中十分关键的两个部分，它们是提高配送中心的服务效率与竞争力的研究前提，因此对分拣区建设、产品储位分配的研究具有特别重要的理论价值和现实意义。　　论文首先对现代物流的发展进行了简单的阐述，并针对传统单一分拣区内部规划决策问题、运营决策问题、产品分拣决策问题、补货决策问题以及产品储位分配决策问题等相关模型及文献进行了简单的总结与回顾。　　其次，结合目前配送中心发展面临的挑战，考虑配送中心分拣效率和分拣成本等现实因素，以配送中心建设多分拣区为模型搭建的背景，以多分拣区建设成本、产品分拣与存储成本、补货操作成本等为主要研究对象，目的是为了最大化分拣区运营节约成本，构建了多分拣区FRP模型。除此之外，还详细研究了所建模型的特性，最终提出改进型遗传算法(GA)来求解该复杂模型，并详细介绍了算法的设计步骤，开发了改进型遗传算法的程序，最后用算例进行了实例验证与算法最优参数的选择。通过与精确算法—CPLEX—的对比与分析，验证了所设计的算法的有效性与准确性。通过对算法的最优组合参数对比分析，发现不同组合参数的变化对程序运行结果的影响不同，最终得出了算法运行较好的组合参数。　　最后，由于订单的分拣成本与产品的储位分配策略是息息相关的，基于构建的多分拣区FRP模型，考虑所建设的多分拣区内部产品储位分配优化问题，进一步建立了基于产品相关性聚类与产品周转率的两阶段多分拣区产品储位分配模型，并针对两阶段模型分别设计出了遗传算法(GA)，且分别对两个算法进行了实例验证与最优算法组合参数的选择。为了使文章结构明确、条例清晰，与多分拣区FRP模型算法程序分析相似，将两阶段算法与精确算法—CPLEX—的对比与分析，验证了所设计的两阶段算法的有效性与准确性。通过对两阶段算法程序的最优组合参数选择分析，发现不同参数的变化对程序运行结果的影响不同，最终得出了算法运行较好的组合参数。　　论文的最后，对整篇文章所研究的核心内容进行了简单扼要的归纳与总结，提出未来可能进一步开展研究的方向。