多载量多自动导引车（Multi-load Automated Guided Vehicles,Multi-load AGVs）广泛应用于车间的物料搬运,其调度系统是智能车间物料搬运系统的核心,对提高智能车间的物流效率和生产稳定性具有重要的意义。为此,本文对多载量多AGV的调度问题开展了深入研究,共包含派送任务的生成与选择、派送任务的分配、回收任务的分配、AGV综合路径规划四个关键问题。主要工作如下:首先,研究了派送任务的生成与选择方法。针对任务的生成,提出了基于刀具更换等前瞻信息的再订购点法。针对派送任务的选择,设计了一种基于任务松弛时间最短优先和距离最短优先的新规则。通过构建任务评价函数,实现了可用于派送任务的AGV与待分配的派送任务间的初步匹配。实验结果表明,提出的新规则在基于任务集中度、任务及时送达的稳定性等性能上优于经典规则。其次,研究了派送任务的分配方法。提出了基于改进和声搜索算法的任务分配方法。采用了分段法进行编码,和声区域段对应AGV被分配任务的执行范围,元素序列即为任务的先后排序;综合应用动态和声记忆库保留概率、随机两点交叉的协同搜索、局部搜索等关键操作,有效提升了算法的优化性能。实验结果表明,针对多AGV调度问题,提出的改进和声搜索算法效果优于其他经典算法。接着,研究了回收任务的动态分配方法。对已生成的回收任务进行了紧急程度的分级,建立了回收警戒任务池,以保证任务的及时回收,避免缓存区爆仓等异常。设计了多AGV回收调度规则,实现了可用于回收任务的AGV与待分配的回收任务间的匹配,依据不同的警戒时间阀值,可得到不同的分配方案。通过方案评价,可求得最优分配方案。实验结果表明,对于AGV回收调度,提出的新方法优于经典规则。然后,研究了多AGV综合路径规划方法。依据改进和声搜索算法得到的派送任务分配结果及动态优化得到的回收任务分配结果,确定每台AGV的任务执行顺序,按照AGV在任务点间不同路径的时间排序,从而确定每台AGV最优路径。根据时间窗,对AGV状态进行实时检测并判断AGV间是否存在冲突;若存在冲突,依据冲突类型及AGV优先级,给出了相应的冲突解决策略,实时指导车间内多AGV无冲突的有序通过各通道。实验结果表明,基于时间窗的多AGV路径规划方法有效解决了多AGV冲突问题。基于上述理论研究,设计并开发了面向CNC车间的多载量多AGV调度原型系统,采用该系统对实际车间AGV调度进行了优化,验证了所提方法的有效性。最后,总结了全文的主要工作以及创新之处,并展望了未来可能的研究方向。