当前国内对AGV的需求呈井喷之势,除了传统AGV使用量最多的汽车、烟草等行业,在其他行业中的应用也明显增加。由于行业的特殊性,某些企业需要采用AGV来实现搬运相关的作业,在实际应用过程中,由于考虑到成本因素,现阶段国内中小企业大多选用的AGV自主控制能力较弱,需要通过集中控制,实现其有效地作业。在这一过程中易出现调度不当以及车辆碰撞等一系列的问题,因此如何实现AGV的有效调度便成为一个亟待解决的问题。目前对于仅使用AGV执行搬运作业的自动化仓储系统中AGV的调度问题研究较少。因此本文针对这一现状,提出了“规划前置,提前调整”的离线解决办法。即在整批任务执行前,提前规划好AGV的行驶路线及任务分派。首先把每项任务(从装载到卸载)当作一个占用时间的任务点,对于使用单AGV进行调度的情况,将问题归结为TSP问题求解,进而求解出任务的执行顺序,也同时求出了任务执行的最短路径。对于多AGV的调度问题,借助于解决占用式多车辆路径问题和短板效应的思想,在一批任务下达后,完成全部任务的时间长短取决于耗时最长的那一辆,因此以最短时间完成全部任务为目标时,通过对任务分派的优化,使得所有AGV中耗时最长的AGV用时尽量少,于是完成全部任务的时间也就相应减少。这样便实现了在系统内AGV数量一定的情况下,在最短时间内完成整批任务的目标,进而实现了对多AGV行驶路径的规划。由于考虑调度的时效性,采用收敛速度相对较快的粒子群算法,并通过采用适当的离散策略,使其适用于本文问题的求解。然后,针对求解方案中多AGV路径规划时可能出现的冲突问题,提出了借助类似于甘特图的逻辑思想,解决了路段冲突和路段交叉问题。最后,将最终调度方案以路径列表的形式存储到交通管理模块,实现了任务的预调度。在预调度之后,开始指派AGV根据任务列表及路径列表执行任务。由于前置规划耗时少,能够很好地满足企业的实际需求。为验证方法的有效性,本文进行相应的仿真实验。实验主要分成两个部分：对于实际问题中的任务分别在单AGV和多AGV的情况下进行测试,测试结果表明在单AGV的情况下,运用本文的方法可以实现在路径代价尽量小的情况下任务执行路径的优化和任务的排序。对于多AGV的测试结果表明,本文所采用的研究方法能够有效地实现在最短时间内完成全部任务的目标,并实现多AGV系统的任务均衡分配。最后,本文对于解决AGV调度问题的方法进行了总结与展望,并给出了进一步的研究方向。