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阐述了迪卡侬（昆山）配送中心的高层货架区在夜间货物整理时的货位优化问题，根据时间、空间优化目标，建立了该配送中心的货位优化模型，并提出了基于整数编码的多目标Pareto混合遗传算法求解该模型，该算法将共享函数引入小生境技术、精英保留策略和Pareto解集过滤器，增加了群体的多样性、解的多样性，高效地解决物流配送中心货位优化问题。算例结果表明：经过100次迭代后的货位分配方案更有效率，货物出人库的效率比优化前提高了52．02％，货架的稳定性提高了64．31％，货位分配布局更加有序合理。