自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为现代自动化物流系统中的重要设备之一,在柔性制造车间的自动化物料运输以及仓储中心的物流自动化管理方面被广泛使用,其在降低企业生产成本,提高运输效率方面具有较大优势。随着AGV系统中自动导引车数量增加以及制造车间中运输任务愈来愈繁重,对AGV系统的任务调度难度也逐渐增大。本文以某电力公司自动化装配生产线AGV物料运输项目为研究背景,对AGV系统的任务调度问题进行了以下研究(1)给出制造车间AGV系统的整体架构,介绍各个组成部分的功能和作用,说明AGV系统调度的作用以及重要性。(2)分析AGV系统智能调度过程中遇到的各种约束条件,将AGV的种类和数量视为资源,兼顾考虑多种AGV组合配送方式对配送任务的影响,以减小物料配送时间为优化目标,建立了多模式资源受限任务调度模型。(3)将基本粒子群算法改进为离散粒子群算法,运用改进后的粒子群算法求解PSBLIB标准库中的测试集,并将运行结果与其它优化算法进行对比,证明算法的有效性,然后将优化算法运用到制造车间AGV任务调度问题实例中,得到优化的任务调度方案。(4)针对不同的任务批次下,运输任务优先级和数量发生改变时智能优化算法给出相应的调度策略,并通过程序的模拟仿真结果说明改进后的粒子群智能优化算法可以适应一定程度的环境变化;阐述了制造车间AGV任务调度的系统构建,以实现本文研究结果的工程实用化。