生产与市场的国际化以及消费需求的转变升级使得企业面临愈发严峻的竞争形势,如何合理的降低制造成本提升生产效率成为企业关注的问题,车间调度作为企业底层生产资源配置的基本形式受到越来越高的重视。目前车间调度为适应企业生产环境变化主要向多资源、多目标、柔性化、动态化方向发展,其中,如何将加工资源与运输资源这两种资源进行集成调度是目前的研究方向之一。如何建立有效合理的双资源集成调度模型、从分布式方式实现双资源集成调度对于充实调度理论和指导企业车间生产都具有非常重要的意义和工程应用价值。本文不同于集中式的资源调度,采用了分布式的方式,利用多智能体MAS（Multi Agent System）技术对车间双资源集成调度问题进行了研究。设计了双资源集成调度模型,并提出了基于两阶段合同网协议的双资源集成调度算法,同时也对AGV调度过程中的路径规划算法进行了研究和改进并进行了实验验证,最后基于JADE平台设计了仿真程序并进行实验验证。首先分析了目前在车间双资源调度问题研究中存在的不足,通过对Agent和MAS理论的分析研究论证了利用MAS理论研究双资源集成调度的必要性和可行性。针对传统MAS建模中映射形式单一等缺点结合双资源集成调度的需求建立了基于MAS的双资源集成调度模型;其次,不同于传统的资源集中式调度,采用了分布式调度的方式,每个资源都具有自主性,从而避免了集中式调度的缺点,并且能够更好的适应动态资源优化的环境。因此,论文选择合同网协议作为Agent协商机制,针对传统合同网协议等待时间长、通讯量大等不足提出了改进,在改进合同网协议的基础上提出了基于两阶段合同网协议的双资源集成调度算法,并详细描述了算法的协商过程和相关细节;然后,针对双资源集成调度过程中AGV的路径规划算法进行了研究,针对传统A*算法存在的折点数多、搜索效率低等不足提出了基于动态加权的A*算法用于AGV的路径规划,并对算法改进进行了实验仿真和验证;最后,基于JADE平台并结合数据库技术对双资源集成调度模型进行了实现,基于该仿真程序通过设计相关的实验对调度模型和调度算法的有效性进行了验证。