自動化導引車（AGV）作為智能物流的核心裝備，其調度效率直接影響倉儲中心的整體吞吐能力。隨著電商物流單量持續高速增長，AGV數量從早期的十幾臺擴展到如今的數百臺規模，多車路徑規劃與沖突避免成為制約系統效率的核心瓶頸。

一、問題建模

多AGV路徑規劃問題本質上是一個帶約束的組合優化問題。假設有N臺AGV在具有M個工位的地圖環境中運行，每個任務可表示為起點-終點對的序列。優化目標是最小化所有任務的平均完成時間，同時滿足：同一時刻同一節點只能被一臺AGV占用、相鄰AGV之間保持最小安全距離、路徑不能穿越靜態障礙物。

本文將地圖離散化為50cm×50cm的柵格圖，共計6,000個有效節點，拓撲結構通過Bresenham算法從CAD圖紙自動提取。AGV的最大運動速度為1.5m/s，加速度約束為0.3m/s2，轉向角速度限制為90°/s。

二、改進蟻群算法設計

標準蟻群算法在多AGV場景下容易陷入局部最優且收斂慢。本文提出三點改進：第一，引入信息素動態衰減因子ρ(t)=0.5+0.3×sin(πt/T)，在迭代初期保持較高探索性，中后期增強利用性；第二，自適應揮發系數，擁堵路段自動降低信息素殘留，加速路徑分散；第三，增加任務分配預機制，將任務先按距離矩陣進行聚類分配，降低求解規模。

算法參數經正交實驗優化后確定：螞蟻數量為50，信息素重要度因子α=1.2，啟發函數重要度因子β=3.5，初始信息素量τ?=1.0，最大迭代次數500。仿真平臺基于Python3.8與NumPy實現。

三、仿真驗證

采用某電商智能倉儲中心實際布局數據進行仿真。該中心占地3000平方米，配備80臺潛伏式AGV，日均處理訂單8,000單。測試場景包括閑時（20臺并發）、忙時（60臺并發）、峰值（80臺并發）三種工況。

結果數據：平均路徑長度從標準蟻群算法的847m降至694m（縮短18.1%）；算法收斂所需迭代次數從312次降至181次（提升42%）；峰值工況下AGV碰撞次數從日均23次降至4次；平均任務完成時間從48.7秒降至31.2秒。

四、結論

改進蟻群算法有效解決了大型AGV集群的路徑規劃與沖突協調問題，計算效率與解的質量均滿足工程應用要求。該算法已集成至某AGV調度系統服務商的核心產品中，在3個大型電商倉庫實際運行，系統吞吐量提升22%，能耗降低15%。