近年来传统制造企业正在逐步实现从单一产品大批量生产到多种产品小批量生产的转型。然而对于任何一个企业来说,都不可能无限制的制造新的生产线来满足顾客不断变化的需求,因此越来越多的企业开始实现混流制造,即在生产线不做过大改动的前提下实现多种品类产品的生产,如现在的汽车制造业、工程机械行业等。混流制造是在学术研究中典型的动态规划问题。AGV小车是制造业中的一种智能设备,随着自动化与人工智能的不断发展,越来越多的企业开始引入AGV小车进行物料的配送上线。而且车间在发展的过程中已经从最初的单一 AGV变成多AGV系统,从普通的叉车式AGV发展为载货量更大的牵引式AGV。牵引式AGV的特点是载货量大,牵引的车厢数量可灵活变动,因此研究对牵引式AGV在混流车间中的路径规划成为近年来研究的热点。本文首先分析混流制造企业中物流规划的特点与难点,指出针对混流制造企业生产流程多变、品种切换与流程更改频繁等特点如何进行车辆的路径规划。分析叉车式AGV与牵引式AGV的不同特点,指出牵引式AGV路径规划难点。接着,论文研究牵引式AGV系统中的冲突类型、常用规划算法以及调度方式,建立了动态目标背景下以运输距离和运输时间为优化目标的AGV系统运行模型。然后,本文改进了基于路径时间窗的启发式算法,设计了一种基于节点时间窗的启发式算法进行模型求解。该算法更加适用于牵引式AGV运货量大、车身长度不可忽略的特点,同时兼顾运输距离和运输时间,优化牵引式AGV在混流生产车间中的路径。论文进行了数值实验分析,验证了算法的有效性。与传统算法相比,有效提高了混流制造企业生产车间AGV系统的运行效率。最后,联系生产实际,以BBA汽车有限公司为例,BBA汽车有限公司是中德合资的著名车企,汽车制造业是典型的混流制造企业,本文分析了其车身车间内牵引式AGV的运行流程以及现状,将本文的模型和算法应用在其车身车间牵引式AGV的路径规划中,对其车身车间内的五辆牵引式AGV进行路径规划,结果表明,本文设计的模型算法在实际生产中具有应用价值。