Motivados por la observación de instancias del mundo real de sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación (AS/RS) de múltiples pasillos con almacenamiento compartido, introdujimos un nuevo problema de optimización llamado el problema de programación de grúas paralelas (PCS). A diferencia del problema de programación de grúas individuales (SCS), las decisiones del problema PCS incluyen no solo la secuenciación de solicitudes y la selección de ubicaciones de almacenamiento/recuperación, sino también la asignación de solicitudes a grúas. El problema PCS refleja mejor la situación de la vida real, pero es más complejo, ya que estas tres decisiones están interrelacionadas e interactúan entre sí. En este estudio, dado que la ubicación vacía dejada por cualquier operación de recuperación está instantáneamente disponible, introdujimos un nuevo modelo de programación dinámica combinado con un modelo de programación lineal entera mixta para describir este problema complejo. Considerando la característica del tiempo de procesamiento dependiente de la ubicación, transformamos el problema PCS en una variante del problema de programación de máquinas paralelas no relacionadas. Desarrollamos una heurística de construcción basada en el costo de tardanza aparente y un algoritmo de sistema de colonias de hormigas con una optimización local específica para el problema. Nuestros experimentos demostraron que los algoritmos propuestos ofrecen un rendimiento excelente, junto con la idea de que programar globalmente múltiples pasillos podría considerarse para reducir la tardanza total al diseñar un esquema de operación para AS/RS de múltiples pasillos.