1.一种基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1：将立体仓库内部的功能区划分为入库区、出库区、仓库管理办公室、材料堆放区、分拣区和货物放置区域，并通过SLP方法生成初始布局图；

S2：根据初始布局图中每个基本单元的空间位置建立所述立体仓库的数学模型；

在所述数学模型中，立体仓库的各层位于XOY平面坐标系内；其中，空间长度为L；宽度为H；单元数量为n；单元行数为N；将第i个单元记为mi：i=1, 2,…, n；相邻单元在 X 轴方向上的最小距离要求记为：Sij；各单元与左、右边界最小间距要求记为：Sia和Sib；相邻单元在Y方向最小间距要求dik；任意一行的单元的中心线到边界的距离记为：Do；li为第i个单元的长度；hi为第i个单元的宽度；xi为第i个单元中心到 X 轴的距离；yi为第i个单元中心到 Y 轴的距离；Sk为相邻单元边界在 X 轴方向上的净距离；D为单元之间的行距离；

S3：以最小化仓库的物流成本和物料搬运时间，以及最大化非物流关系密切度为优化目标，构建一个表征立体仓库空间布局优化问题的单目标优化模型；

所述单目标优化模型的表达式如下：

；

上式中， 、 和 分别表示三类优化目标的权重；Cij表示从单元i到单元j的单次物流费用；Qij表示单元i到单元j的物料运输频率；Dij表示单元i到单元j的运输距离，采用曼哈顿距离计算；Vij表示单元i至单元j的搬运速度；Eij表示单元i与单元j之间的非物流关系值；Rij表示单元i和单元j的接近程度，也称关系因子；Tik、Tjk分别为表征单元i和j是否在第k行的标志，取值为0或1；

S4：利用GA优化GRO的算法对所述单目标优化模型进行寻优，得到全局最优的立体仓库的空间布局图；过程如下：S41：对各个功能区的位置进行编码，得到对应位置的基因编码；

S42：利用 GA算法对各个功能区的基因编码进行选择、交叉、变异，进而在迭代结束后得到较好的功能区位置xij以及对应的评价值Gi；

S43：将功能区的位置存储在位置矩阵MGP中，并创建一个存储目标函数对当前位置的评价值的评价矩阵MF；

S44：定义GRO算法中功能区位置的迁移、位置分析和区域合作搜索的策略；

S45：计算目标函数的评价值在搬迁前后的变化，对功能区位置进行迭代搬迁，并更新所述位置矩阵MGP和评价矩阵MF；

S46：根据迭代结束后的位置矩阵生成包含各个功能区坐标的最佳空间布局图。

2.如权利要求1所述的基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于：步骤S1中，所述初始布局图满足如下约束：（1）仓库内单个大型设备或多个功能相近的设备所在区域形状近似为包络矩形；

（2）各单元按横平竖直摆放，处于同一行的单个大型设备或独立区域的中心坐标在同一水平线上，其边界平行于仓库边界；

（3）仓库内的物流运输沿通道水平或者竖直方向运输；

（4）单个大型设备或独立区域沿 X 轴方向依次布局放置，并自动换行。

3.如权利要求1所述的基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于：步骤S41中，功能区的基因编码采用如下的行向量表示：；

其中，xi为编号是i的功能区；n为功能区个数；

在所述行向量中，各个功能区的位置采用（u,v,w）坐标表示，u和v表示功能区中心点在当前层的位置坐标；w表示功能区所在的层数。

4.如权利要求2所述的基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于：步骤S42中，遗传算法中采用精英选择策略进行个体迭代，采用轮盘赌实现交叉变异，每个个体在当前位置的评价值记为Gi，i=1，2，3，…，n，定义其被选中的概率为pi：。

5.如权利要求4所述的基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于：步骤S43中，所述位置矩阵MGP和评价矩阵MF分别满足下式：；

上式中，xij表示第j层中的第i个功能区的位置；d是立体仓库的总层数，n是每一层中的功能区数量；f（·）表示用于评价每一层空间布局的评价函数。

6.如权利要求5所述的基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于，步骤S44中，功能区向最佳位置的迁移过程的搬迁操作的表达式如下：；

上式中， 表示功能区i的当前位置与表示第t轮迭代中较好功能区的位置之间的位移向量； 表示第t轮迭代中较好功能区的位置； 表示功能区i的当前位置；

为功能区i的新位置； 、 是向量计算系数； 和 是值在[0, 1]范围内的随机向量；l1表示探索阶段自定义的收敛分量。

7.如权利要求6所述的基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于，在数学建模中，将每个功能区的位置都被视为较好功能区的近似位置，对应的位置分析的表达式如下：；

上式中， 表示随机选择的功能区r的位置与功能区i之间的位移向量； 表示随机选择的功能区r的位置； 是计算出的矢量系数：l2表示开发阶段自定义的收敛分量。

8.如权利要求7所述的基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于：定义g1和g2是两个随机选择的功能区，则区域合作搜索策略的表达式如下：；

上式中， 表示协作向量； 和 分别表示功能区g1和g2的当前位置。