2024 年前多机器人调度研究存在建模割裂、工况假设理想化两大局限： 1）多数调度算法基于静态仓库栅格地图，假设任务提前全部下达、无急单插入、设备无故障停机，与电商、工厂动态订单场景严重脱节；传统 A*、遗传算法、蚁群算法仅优化单台机器人路径，未构建集群全局冲突消解框架，高密度库机器人数量超过 20 台时极易出现环路死锁、通道拥堵； 2）异构机器人（重载 AGV、轻型 AMR、四向穿梭车）差异化能力建模缺失，统一任务分配规则导致重载设备承担短途小件、轻型设备搬运整托盘，运力错配，设备空载率提升至 30% 以上； 3）调度目标单一，仅最小化订单完成时间，未将能耗、设备损耗、充电等待时间纳入多目标优化，系统吞吐提升伴随能耗大幅上涨，无法兼顾绿色运营需求。

传统时间窗冲突规避算法计算复杂度随机器人数量指数上升，大规模集群场景下求解耗时数十秒，无法满足毫秒级实时调度需求。