2025年自动导引车产业布局分析：负载差异导向下的多自动导引车系统任务分配新探索

  在现代物流与智能制造领域，自动导引车(AGV)的应用愈发广泛，成为提升系统自动化与智能化水平的关键设备。随着2025年自动导引车产业布局不断优化，市场规模持续扩大，各行业对 AGV 系统的效率与资源利用率提出了更高要求。然而，传统的多 AGV 系统任务分配方式存在诸多问题，如未充分考虑运输任务中商品属性差异、忽略 AGV 负载能力不同以及负载利用率较低等，这些问题制约了 AGV 系统性能的进一步提升。针对这些现状，研究负载差异导向下的多 AGV 系统任务分配策略具有重要的现实意义。

  一、多自动导引车系统任务分配问题剖析

  在由多辆自动导引车构成的系统中，存在多种负载能力的 AGV，它们的运行速度会因载货能力不同而有所差异。《2025-2030年全球及中国自动导引车行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，调度中心需依据作业周期内的任务信息和 AGV 的状态参数进行任务指派，目标是在最短时间内完成任务，并尽可能提高各 AGV 的负载利用率。

  为便于研究，提出一系列假设。假设每个运输任务仅含一件商品，且商品重量和体积均小于 AGV 的负载与容量;各 AGV 在运输过程中保持恒定速度，忽略启停时的速度波动;在额定负载范围内，允许 AGV 一次完成多项运输任务;在当前任务批次完成前，调度系统不接收新任务;AGV 完成任务后沿固定路线返回。这些假设虽简化了问题，但也存在一定局限性，可能与实际应用情况存在偏差。

  基于上述问题与假设，构建数学模型。模型需满足多个约束条件，如每个任务只能由一辆 AGV 执行，任务质量不能超过 AGV 额定载重量且应尽量达到最大值，AGV 下一个任务的开始时刻需大于或等于上一个任务的完成时刻等。同时，以任务完成总时间最小为目标，建立相应的目标函数。

  二、负载差异导向的自动导引车任务分配创新策略

  当调度系统收到待分配任务后，会根据各 AGV 的负载能力生成预分配方案。具体操作是，先将满足 AGV 最大负载能力的任务分配给相应的 AGV，如果该 AGV 在本次任务分配中未达到最大负载利用率，就允许其继续完成不超过负载能力的其他任务，即采用组合运输任务的方式，将多个任务分配给同一 AGV。最终从所有预分配方案中，选出既能使完成任务总时间最短，又能保证各 AGV 负载利用率最高的分配方案。

  三、适配新策略的自动导引车任务分配算法设计

  为实现上述任务分配策略，设计了融合贪婪思想的遗传算法。该算法流程首先根据各 AGV 的负载能力差异初始化任务分配方案，接着通过迭代优化适应度值。适应度值的评价综合考虑任务完成时间与 AGV 负载利用率，在迭代过程中，利用选择、交叉和变异操作更新种群，保留最优解，以平衡全局搜索与局部优化。当达到最大迭代次数时，输出满足负载约束且总时间最短的可行方案，并进一步筛选出平均负载利用率最高的分配策略。

  在遗传算法设计方面，采用整数编码，每条染色体的基因位与任务对应，数值代表 AGV 编号。初始化种群时，根据 AGV 数量、负载能力、任务数量和重量，用随机数生成初始种群，并通过校验和贪婪思想调整，将负载利用率最高的方案作为初始种群。遗传操作采用轮盘赌选择、交叉和变异操作，适应度函数以 AGV 完成所有任务的最大总时间最短为评价指标。同时，设定交叉概率为 0.7、变异概率为 0.01，并采取精英保留策略。

  四、自动导引车任务分配策略的算例实证分析

  在某仓储系统中，有 5 辆配备 3 种不同负载能力的自动导引车，其中 AGV1 负载能力为 1t，空载速度为 2m/s;AGV2 - AGV4 负载能力为 2t，空载速度为 1.5m/s;AGV5 负载能力为 3t，空载速度为 1m/s。该系统有 12 个运输任务，各任务具有特定的坐标位置，仓储系统也有相应的栅格图布局。

  (一)运输任务总重量对分配结果的影响

  通过控制变量法，仅按 1∶1∶1 的比例关系更改任务量，探究不同任务总重量下策略的运行效果。实验发现，无论任务总质量如何变化，AGV1 的负载利用率始终为 100%。随着任务总质量增加，其余 AGV 的负载利用率有所波动，但方差最大仅为 0.01，表明该策略稳定性良好。同时，运输任务总质量增加时，任务耗时增长幅度较为稳定，在总质量低于 72t 时，每组任务耗时增长幅度不超 300s;当总质量超过 72t 时，任务耗时急剧增加。这体现了该策略在高质量任务环境下，虽能有效利用 AGV 负载能力，但也因任务指派限制导致耗时上升。

  (二)不同质量的任务比对任务分配结果的影响

  设置运输任务总质量为 30t，任务运输质量为 1t、2t 或 3t，通过不同质量任务比例设置进行实验。结果显示，无论质量比例如何变化，AGV 平均负载利用率均在 96% 以上，方差最大为 0.16。当轻量任务占比大时，任务耗时最小;大质量任务增多时，任务耗时增加。这表明大质量任务对任务完成总时间影响显著，同时也说明在调度策略设计中，需平衡任务组合灵活性与负载利用率，以实现最佳调度效果。

  (三)不同任务分配策略结果对比分析

  将基于负载能力差异的策略与传统遗传算法、文化混合算法以及改进迭代局部搜索算法进行对比实验。在不同总质量实验条件下，基于负载能力差异的策略时间曲线上升更为平缓，整体时间低于其他三种算法，最大任务总时间减少了 42.86%;其 AGV 平均负载利用率变化曲线平稳，波动小，且远远高于其他三种算法，相较于传统遗传算法，AGV 平均负载利用率提高了 81.8%，充分体现了该策略的合理性与优越性。

  综上所述，研究提出的负载差异导向下的多自动导引车系统任务分配策略，通过考虑AGV负载能力差异，采用组合运输任务的方式，结合特定设计的遗传算法，在提高 AGV 负载利用率和减少任务完成时间方面表现出色。在不同运输任务总质量和不同任务质量比例情形下，均展现出较高的稳定性和有效性，且相比传统算法具有显著优势。然而，目前研究仅针对离线系统下的任务分配，未来可进一步探索在线系统任务分配，研究作业周期内运输任务随机到达的情况，以进一步完善多 AGV 系统任务分配策略，推动自动导引车产业在2025年及未来的持续发展。

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