电商的快速发展促进了仓储系统的自动化、智能化建设,自亚马逊公司使用KIVA系统提高了物流作业效率后,国内外多家企业开始研发智能物流系统,且多数系统与KIVA系统相似。本文以KIVA系统的仓储布局为例,针对仓储系统中多机器人小车的路径规划问题,完成了以下主要内容:第一,分别基于三种算法对仓储系统中多机器人小车路径规划问题进行解决:结合仓储系统的特点,对传统人工鱼群算法进行改进,通过引入人工鱼的离群行为,减少了人工鱼群算法的计算量;结合动态避碰规则,实现了基于改进人工鱼群算法的多机器人小车路径规划;为了减少遗传算法完成整条路径规划时产生的无效路径,本文将机器人小车的路径分割为N段,每次只对机器人小车接下来几步内的路径进行规划,结合避碰规则,实现了基于遗传算法的多机器人小车路径规划;通过引入past列表和frequency列表的概念,对基本A*算法中的关闭列表进行了重新定义,并结合动态避碰规则,实现了多机器人小车基于改进A*算法的路径规划。第二,本文以实际的仓储系统规模为参考,实现了仓储面积约为15万平方米的仿真模型。仿真结果表明机器人小车在完成相同任务时,遗传算法的路径规划效果最差,改进人工鱼群算法单步路径规划时间比遗传算法和改进A*算法的短,而总时间和总步数上改进A*算法比遗传算法和改进人工鱼群算法的值小。本文对提高物流作业效率具有现实意义,并对国内企业自主研发及使用智能物流系统具有一定的参考价值。