【摘要】分类存储是自动化立体仓库（Automated Storage/Retrieval System， AS/RS）中重要的存储策略之一。在此系统中，如何考虑任务的货区约束，对出入库任务调度与货位分配决策联合优化，是提升AS/RS运作效率及客户满意度的关键。以现实中多巷道AS/RS为研究对象，构建了以最小化任务完成时间与延迟时间加权和为目标的结合整数线性规划模型的动态规划模型，并提出基于指派模型和文化基因算法的数学规划启发式算法。在此算法中，根据货架分区特征，引入一种基于汉明距离的新型出入库任务匹配度量指标，将入库任务排序子问题转换为指派问题，并结合文化基因算法对出库任务排序、任务分配及货位选择子问题进行优化。通过仿真实验，验证所提算法具有良好的优化性能，且提出的入库任务顺序优化方法可有效减少任务完成时间与延迟时间。