1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛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中至关重要的环节，正逐渐成为推动仓储物流高效运作的核心驱动力。
在智能仓储系统中，多机器人协同作业模式因其高效、灵活、可扩展等优势，日益受到学术界和工业界的广泛关注。
本选题旨在深入研究智能仓储系统中多机器人任务分配问题，旨在通过优化任务分配策略，提高机器人的协作效率，进而提升整个仓储系统的运行效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，智能仓储系统多机器人任务分配问题引起了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
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问题上取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面:
1.任务分配模型研究:一些学者提出了基于整数规划、约束规划等方法的任务分配模型，例如，文献[1]提出了一种基于改进遗传算法的多机器人任务分配模型，用于解决仓储环境中的动态任务分配问题。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对智能仓储系统多机器人任务分配问题，从以下几个方面展开研究：
1.智能仓储系统多机器人任务分配问题分析:分析智能仓储系统的特点和需求，以及多机器人协同作业的特点，明确多机器人任务分配问题的定义、目标和约束条件。
2.多机器人任务分配模型构建:针对智能仓储环境的特点，构建多机器人任务分配问题的数学模型，考虑任务的优先级、机器人的负载能力、任务完成时间等因素，以便进行定量分析和求解。
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、案例分析等方法，逐步开展研究工作。
1.首先进行文献调研，了解智能仓储系统、多机器人系统、任务分配问题等相关领域的国内外研究现状，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.对智能仓储系统多机器人任务分配问题进行深入分析，明确问题的定义、目标、约束条件，并构建合理的数学模型，为算法设计提供理论基础。
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和需求，构建更加贴近实际应用的多机器人任务分配模型，考虑任务的动态到达、机器人的能量消耗、任务完成时间等因素，以提高模型的实用性和准确性。
2.提出一种或多种创新的多机器人任务分配算法，例如，基于改进的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等，并结合机器学习、深度强化学习等技术，以提高算法的效率、公平性和稳定性。
3.开发智能仓储系统多机器人任务分配仿真平台，为算法测试和性能评估提供实验环境，并通过实际案例分析验证算法的有效性和实用性。
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,王兴东.智能仓储系统关键技术研究综述[J].计算机应用研究,2021,38(01):1-8.
2. 杨文,唐艳,周游,张智豪.智能仓储系统中多AGV的任务分配策略[J].控制工程,2022,29(02):286-294.
3. 谢浩,王宁生,张晓明,田威,陶品.基于改进遗传算法的智能仓储多AGV路径规划[J].计算机工程与应用,2021,57(24):260-267.
