智能生产物流是指智能制造企业在智能生产环境中,通过自动导引车（Automated Guided Vehicle,AGV）、传送带、升降机和设备控制系统等技术,根据生产计划在生产作业时按照生产工艺进行原辅料的配送,部件或半成品在不同的加工点转运,成品从生产线到智能仓库出入库等运输作业的全过程。在生产物流过程中,融入路径规划技术的AGV是执行自动化生产及仓储运输的重要装置,基于智能化设备的多AGV的路径规划及任务调度技术结合信息化系统是实现多AGV在生产及仓储等复杂环境下执行物流运输任务、提高制造生产效率的关键。本文以河南H大型制造企业的智能化无人工厂易地技术改造项目为研究对象,为实现全企业无人化智能生产物流,结合易地技改项目中生产物流跨车间、跨楼层和基于生产计划、生产工艺智能化调度的特点构建了一个自适应、反应灵活、可靠性强、鲁棒的生产物流一体化智能管控系统,重点研究了多AGV在生产物流过程中的静态环境多任务分配、动态任务重调度策略以及无冲突的全局最优路径规划,最终实现基于整个智能工厂的全车间无人化、智能化生产物流运输。其主要研究内容如下:（1）在生产计划、生产工艺复杂可变的情况下,针对H企业智能工厂中生产调度跨车间、智能生产存储一体化、仓储物流跨楼层等特点,结合智能工厂生产布局及工艺流程,构建基于整个智能工厂的跨车间跨楼层调度模型。（2）在多AGV全局路径规划方面,提出基于人工势场蚁群融合算法的多AGV全局路径规划算法,实现多AGV的物流作业智能化。首先使用人工势场法规划出单AGV的初始最优路径并针对目标不可达问题提出改进斥力场函数;然后针对蚁群算法局部最优解陷阱问题引入融合初始最优路径的自适应启发信息优化,针对收敛速度较慢的问题采用差异化信息素更新方式进行改进;最后针对多AGV最优路径冲突问题,引入相应的避障冲突解决策略,以实现多个AGV的无冲突最优寻路。最终使改进人工势场蚁群融合算法在路径规划中耗时少,且能够规划出无冲突的多AGV行驶路径。（3）在多AGV任务分配及重调度方面,提出基于改进遗传算法的动态任务调度优化方法,实现生产物流任务管理智慧化。以AGV总行驶路径最短、任务完成时间最短和AGV数量最少作为优化指标提出AGV调度优化适应度函数,针对静态环境下的多AGV多任务分配问题,对遗传算法提出交叉与变异概率随进化次数自适应调整的改进,并通过实例验证了本文模型与算法相较于传统算法的优越性。针对动态任务重调度问题,结合任务周期更新策略和关键字动态更新策略提出基于任务属性的混合动态更新策略优化,最终通过多AGV动态任务重调度实验验证所提策略结合上文任务分配算法的有效性和实时性。（4）为河南H大型制造企业智能工厂进行生产物流管控系统的研发,实现生产物流一体化智能管控。首先采用Flexsim仿真软件结合上述任务调度和路径规划算法对H企业智能工厂进行仿真实验,并给出最优AGV数量配置。其次对H企业的易地技改项目的开发背景及现实需求进行论述,并依据平台所需功能进行系统框架设计,基于数据库实体关系进行分析,采用Spring Cloud微服务框架对关键模块功能进行研发,进而实现生产物流的一体化管控,进一步提高企业运营管理的自动化、透明化、智能化。