在选择AGV小车调度算法时，需要考虑以下关键因素：
生产环境因素
环境复杂度：如果生产环境复杂，障碍物多、路径曲折，像Dijkstra算法这种简单的算法可能效率较低，而A*算法、蚁群算法等更具优势。
地图信息：地图的准确性和详细程度影响算法选择。若地图信息精准，可选择依赖地图的算法；若地图信息有限或不准确，需选择具有较强自适应能力的算法，如基于激光雷达或视觉的避障算法。
动态变化：生产环境中任务、障碍物、AGV小车状态等动态变化频繁，要求算法有良好的动态适应性，如动态优先级调整算法、遗传算法等。
AGV小车系统因素
AGV小车数量：AGV小车数量多，调度算法需具备高效的任务分配和路径规划能力，以避免冲突和拥堵，如openTCS系统中的路由计算和订单调度算法。
AGV小车性能差异：不同AGV小车的行驶速度、载重能力、转弯半径等性能不同，算法要能根据这些差异合理分配任务和规划路径，如叉车式AGV和辊道式AGV适合的任务不同。
系统实时性要求：对于对实时性要求高的场景，如电子制造中的物料及时供应，需选择计算速度快、响应及时的算法，如贪心算法。
任务因素
任务优先级：若任务有明确的优先级划分，如紧急订单、关键生产环节的物料供应等优先级高，算法需能根据优先级合理调度，确保高优先级任务优先执行。
任务类型：不同类型任务对路径规划和执行顺序有不同要求，如多点配送任务和单点搬运任务的调度策略不同。
任务时效性：对于有严格时间限制的任务，算法要能在规定时间内完成调度和执行，避免任务延误。
算法性能因素
最优性与效率：追求全局最优解的算法可能计算复杂度高、耗时久，在实际应用中需在最优性和效率之间平衡，选择能在可接受时间内得到较优解的算法。
稳定性与可靠性：算法要在各种情况下稳定运行，避免出现死锁、崩溃等问题，确保AGV小车系统的可靠运行。
可扩展性：随着生产规模扩大和AGV小车数量增加，算法要能方便地扩展和升级，以适应新的需求和变化。
其他因素
硬件成本：不同算法对硬件资源的需求不同，如基于视觉的算法可能需要更强大的计算硬件支持，需考虑硬件成本因素。
维护难度：算法的维护和调试难度也是选择的重要因素，选择易于理解、维护和优化的算法，可降低后期的运营成本。
与现有系统的兼容性：若要将AGV小车调度系统与企业现有的ERP、MES等系统集成，需选择兼容性好的算法和系统，确保数据交互和协同工作的顺畅。
