自动导引运输车（automated guided vehicle,AGV）作为典型的物料运输设备,近年来随着智能工厂建设得到迅速发展,已成为柔性生产线、柔性装配线、仓储物流自动化中的重要设备。多载具AGV是一种新型的AGV设备,可在一次运输任务中搬运多个工件,现已广泛应用在柔性制造生产车间中。如何充分利用多载具AGV搬运能力,为其设计合理的调度策略,从而兼顾车间生产效率与生产成本,成为当下制造业急需解决的问题。为此,本文面向柔性制造车间环境,在分析多载具AGV调度研究现状的基础上,充分考虑柔性制造车间中多载具AGV搬运能力、运输距离和能耗等因素,对多载具AGV调度问题进行研究,主要研究内容如下:（1）多载具AGV任务派发策略研究。针对如何最大化利用柔性制造车间中多载具AGV承载能力和减少任务截止期错失率的问题,本文提出一种基于聚类分析-优先级的多载具AGV任务派发方法。首先,通过拓扑地图法构建车间环境电子地图,并参照多载具AGV运载能力和各运输任务取货点之间的距离对任务进行分组;然后基于每个任务组的动态优先级大小对任务组进行排序;最后按照STD（Shortest Travel Distance）规则为每辆多载具AGV派发任务组。案例研究表明,采用基于聚类分析-优先级的多载具AGV任务派发方法可充分利用多载具AGV搬运能力,有效提高了多载具AGV在车间中的工作效率,并减少了柔性制造车间中任务错失截止期的概率,验证了所建模型与所提方法的有效性。（2）单台多载具AGV路径规划方法。针对多载具AGV在执行任务时如何进行路径寻优的问题进行研究,以行驶距离和能耗为目标,提出了一种基于带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）的多载具AGV路径规划方法。首先通过分析多载具AGV在柔性制造车间工作过程中行驶路径与能耗之间的关系,构建多载具AGV路径规划模型;然后基于车间电子地图,采用Dijkstra算法求出车间各点最短距离;最后通过NSGAII算法求出Pareto解,从而得到距离短、能耗低的多载具AGV行驶路径。案例研究表明,基于NSGA-II的多载具AGV路径规划方法可为车间中的多载具AGV规划出全局最优的可行路径,有效减少了多载具AGV在车间中工作的行驶距离和行驶能耗,验证了所提方法的有效性。（3）多载具AGV路径冲突消减策略研究。分析了多台多载具AGV在车间执行运输任务时常见的冲突类型,提出了一种基于动态优先级策略的多载具AGV无冲突路径规划方法。该方法通过时间窗检测冲突类型,并将车辆等待时间、任务平均等待时间以及任务紧急程度作为量化动态优先级的考虑因素,进而利用动态优先级作为等待、二次路径规划两种冲突消减方法的选择依据。案例研究表明,在已知各多载具AGV可行路径时,运用所提方法不仅能够实现多台多载具AGV的无冲突路径规划,而且能够提升车间中AGV完成运输任务的整体效率。（4）多载具AGV调度系统原型系统开发。依据实际生产车间的需求,结合本文对多载具AGV多目标调度策略的研究,利用Python和MATLAB语言开发多载具AGV调度原型系统,实现对柔性制造车间中多载具AGV和任务等信息的实时监管,确保系统出现故障时可以得到及时解决。本文提出的综合考虑多个目标的多载具AGV调度方法涉及任务派发、路径规划和冲突消减三部分内容,并通过案例分析验证所提方法的有效性,为提高柔性制造车间中多载具AGV运行效率提供了理论指导和技术方法支持。