随着经济和互联网的快速发展,网购规模不断增长,对于大型电子商务企意味着高峰期每小时将会有数以万计的订单到达,电商企业处理订单的速度将面临巨的挑战。客户需求逐渐导致订单结构向小批量多批次转变,而配送中心的规模则随着商品种类和数量的增加而变得越来越大。在当代市场环境要求下,配送中心能否在合适的条件下快速地将合适的商品拣选出来并及时送达客户手中,对电商企业的影响至关重要。本文在电商行业快速发展的背景之下,研究配送中心采取新型“货到人”拣选模式的智能AGV调度问题。文章首先从智能仓库实际运作中提炼出科学问题,将实践与理论相结合,对“货到人”拣选模式下的AGV调度问题的相关文献进行了总结。然后分析了智能仓储系统构成与布局,梳理了智能仓库作业流程,在此基础上归纳出来两个核心问题,即AGV的路径规划问题和AGV间碰撞避免问题,提出了本文的求解思路,两阶段优化方法。两阶段优化方法首先对AGV进行路径规划,采用数学建模和基于时间优先级的路径生成算法,生成初始路径,然后加入碰撞避免算法,检测可能发生冲突的路径点并调节,最终获得高效可行的全局AGV调度方案。最后构建了不同规模仓库布局和订单需求,证明了智能AGV调度问题两阶段求解算法的高效性和适应性,并考虑到仓库实际需求的运作和成本两方面,结合算法求解结果探讨AGV使用数量的敏感性,并获得最优AGV数量配置建议。