1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的蓬勃发展和物流行业的快速变革，智能仓储系统作为现代物流系统的重要组成部分，正逐渐成为提高仓储效率、降低物流成本的关键环节。
在智能仓储系统中，多机器人协同作业能够显著提升货物的搬运效率和灵活性。
因此，对智能仓储系统多机器人任务分配问题进行深入研究具有重要的理论意义和现实价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
多机器人任务分配问题是机器人学和人工智能领域的经典问题之一，近年来，随着智能仓储系统的发展，该问题在仓储物流领域也受到了广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在智能仓储系统多机器人任务分配方面取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题旨在研究智能仓储系统中多机器人任务分配问题，通过构建智能仓储环境模型，研究和改进适用于该环境的多机器人任务分配算法，并通过仿真实验验证算法的有效性和优越性。
1. 主要内容
1.智能仓储环境建模：对智能仓储环境进行抽象和简化，建立包含货架、机器人、工作站等关键要素的仓储环境模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、算法设计、仿真实验和结果分析等方法，逐步进行研究。
1.首先进行文献调研，了解国内外智能仓储系统和多机器人任务分配的研究现状，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.针对智能仓储环境的特点，构建合理的仓储环境模型和机器人模型，并确定任务分配的目标函数和约束条件。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对智能仓储环境的特点，提出一种改进的多机器人任务分配算法，例如基于改进遗传算法、改进蚁群算法、改进粒子群算法等，以提高任务分配的效率和均衡性。
2.在算法设计中，考虑实际仓储环境中的各种约束条件，例如机器人的工作范围、任务的优先级、货物的存储位置等，以增强算法的实用性和可行性。
3.通过仿真实验，对所提出的算法进行验证和分析，并与其他算法进行比较，以证明算法的有效性和优越性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]刘景华,杜宇航,李洪波,张雨,孙宁.基于改进遗传算法的仓储多AGV路径规划[J].计算机工程与应用,2023,59(10):259-268.
[2]王震,李艳茹,白亮.基于改进人工蜂群算法的仓储AGV路径规划[J].计算机应用研究,2022,39(08):2495-2500.
[3]肖辉,黄思,袁华强,胡奇,孙波.基于改进蚁群算法的智能仓储AGV路径规划[J].机械设计与制造,2022(08):272-277.
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