在AGV小車多機協作中，機器學習可以通過以下幾種方式優化任務分配：
基於強化（huà）學習的方（fāng）法
Q-Learning算法：在Q-Learning基礎上，通過限（xiàn）製環境狀態數控製Q表的（de）大小，提（tí）高路（lù）徑規劃算法的效（xiào）率。智能體根據環境反饋不（bú）斷學習和調整策略，在路徑規劃場景中具有較好的應用潛力。
深度強化學習方法：使用深度神經網絡來擬合Q表，達到提升學（xué）習效率的效（xiào）果。針對傳統深（shēn）度強化學習解決路徑規劃的稀疏獎勵問題，提出基於DQN改（gǎi）進的算法（fǎ），提升采樣效率，更容易收斂（liǎn）。
多智（zhì）能體強化學習（MARL）：成功應用於機（jī）器人避障、無（wú）人機編隊、交通信號管理（lǐ）等領域。在多智能體與環境（jìng）交互過（guò）程中，和其（qí）他智能體通信來協調規劃路徑，可以擴展到（dào）智能體數量較多（duō）的環境。
基於市場機製的（de）拍賣算法（fǎ）
分布式（shì）競拍算法：模擬市場拍賣機製，由參與方、競拍品、收益函數和競價策（cè）略（luè）4部分組成，求解速度較快，具有良好的可擴展性，適用於（yú）解決分布式AGV小車任務分配問題，且在（zài）理論（lùn）上可保證分（fèn）配最優。
反（fǎn）向拍賣方法：采用基於反向拍賣的方法來解決任（rèn）務分配（pèi）問題，能夠以最低的路徑（jìng）代價解決（jué）任務分配（pèi）問題，且算法效率較（jiào）高。
其他方法
蟻群算法：基於個體在（zài）整體環境中的互動和協作運（yùn）行，是一（yī）種集體智（zhì）慧的計算方法，有較好的魯棒性和可擴展性，可用於解決AGV小車路徑規劃問題（tí）。
粒（lì）子群算法：也是一種（zhǒng）群體智能算法，通過（guò）個體（tǐ）之間的協作（zuò）來尋找最優解，適用於解決分布式AGV小車任務分配和路徑（jìng）規（guī）劃問題（tí）。
啟發式搜索算法：在搜索過程中引入了啟發信息，使（shǐ）AGV小車更智能地選擇搜（sōu）索方向，以減少搜索範圍、降低問題（tí）複（fù）雜度，包（bāo）括Dijkstra算法、A*算法等（děng）。
