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龙图腾网获悉浙江大学台州研究院申请的专利一种多AGV调度的优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116679694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310472307.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种多AGV调度的优化方法是由梅武军;陈礼琪;蒋婷婷;龚哲设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多AGV调度的优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多AGV调度的优化方法，用于解决多台AGV执行配送任务存在路径冲突、路径规划容易陷入局部最优、路径优化不够理想等问题，它包括为每台AGV配置路径起点和路径终点，根据每台AGV的路径起点和路径终点规划得到每台AGV的初始路径，其中初始路径包括若干初始路径节点；通过遗传方法对初始路径进行优化得到最优路径，其中，最优路径包括若干最优路径节点；通过时间窗方法计算得到最优路径的时间窗，判断不同AGV的最优路径之间是否存在冲突，若是则采用设置等待时间或更换最优路径的方式规避冲突。

本发明授权一种多AGV调度的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种多AGV调度的优化方法，其特征在于，包括： 步骤1：为每台AGV配置路径起点和路径终点，根据每台AGV的路径起点和路径终点规划得到每台AGV的初始路径，其中初始路径包括若干初始路径节点； 步骤2：通过遗传方法对初始路径进行优化得到最优路径，其中，最优路径包括若干最优路径节点； 所述步骤2，具体包括： 步骤21：初始化种群，将多台AGV的初始路径转换为初始种群； 步骤22：根据轮盘赌法的选择方法对初始种群进行选择得到选择结果； 步骤23：对选择结果进行交叉处理； 步骤231：根据适应度函数计算得到选择结果的适应度值； 步骤232：根据如下交叉概率公式计算得到交叉概率： 其中，Pc为交叉概率，Pcmax为交叉概率的最大值，Pcmin为交叉概率的最小值，faverage为选择结果中个体的平均适应值，fobj为选择结果中个体的适应度值，fmax为选择结果中个体的最大适应值； 步骤233：随机选取0‑1之间的一个数作为交叉阈值； 步骤234：判断交叉概率是否大于交叉阈值，若是则对选择结果进行交叉运算，并将交叉运算后的选择结果更新初始种群，从而实现对初始种群的交叉优化，若否则不对选择结果进行交叉运算； 步骤24：对选择结果进行变异处理； 步骤241：根据适应度函数计算得到选择结果的适应度值； 步骤242：根据如下变异概率公式计算得到变异概率： 其中，Pm为变异概率，Pmmax为变异概率的最大值，Pmmin为变异概率的最小值； 步骤243：随机选取0‑1之间的一个数作为变异阈值； 步骤244：判断变异概率是否大于变异阈值，若是则对选择结果进行变异运算，并将变异运算后的选择结果更新初始种群，从而实现对初始种群的变异优化，若否则不对选择结果进行变异运算； 步骤25：种群迭代次数加1，判断种群迭代次数是否不小于最大迭代次数，若否则迭代步骤22至步骤25，若是则将更新后的初始种群代入适应度函数计算得到各个个体的适应度值，选取其中最大适应度值的个体作为最优路径； 步骤3：通过时间窗方法计算得到最优路径的时间窗，判断不同AGV的最优路径之间是否存在冲突，若是则采用设置等待时间或更换最优路径的方式规避冲突； 步骤4：根据每台AGV的路径起点、路径终点、最优路径、最优路径的时间窗和任务优先级配置得到每台AGC的运输任务，控制每台AGV执行运输任务，其中，运输任务包括路径起点、路径终点、路径节点、等待时间和任务优先级。

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