随着社会的发展与科技的进步,传统制造行业面临着越来越多的挑战,市场的风云变幻要求着企业在生产效率与生产成本上不断精进。而传统生产车间仍在采用人工调度方式,效率较低、工人劳动强度较大、企业人力成本较高。采用自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)代替人工完成车间物流调度已迫在眉睫。伴随着我国建设资源节约型环境友好型社会,企业在绿色节能方面也面临越来越高的要求。在这样的大背景下,企业在生产能耗与节能减排方面面临巨大考验。因此,在保证生产车间正常运转的情况下,如何以较优的调度时间和较低的调度能耗完成车间AGV物流调度,已成为现代制造业应着力解决的难题。本论文针对作业车间AGV绿色物流调度问题展开研究。首先,建立以降低AGV能耗和最短AGV调度时间为目标的AGV物流调度优化模型,并将其转化为相应的能耗成本与时间成本进行加权统一。然后,对粒子群算法与遗传算法进行细致的分析,根据本文数学模型的特点提出了一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法。最后,以某针织车间的实际物流调度数据为例对本文的模型与优化算法进行验证。计算结果表明,本文提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色物流调度问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。在上述研究的基础上,用MATLAB的GUI模块设计开发了改进遗传粒子群算法软件,所开发的软件平台能为车间AGV智能调度方案提供决策帮助。