本文研究了智能制造车间中多机器人协同调度系统的实时任务分配问题，提出了一种基于智能算法和博弈论的优化策略。通过仿真实验和实际案例分析，验证了该策略在应对任务动态变化、资源竞争和通信延迟等方面的有效性和优越性。首先，文章分析了多机器人协同调度系统在实时任务分配中面临的挑战，包括任务动态变化、资源竞争和通信延迟。这些挑战相互交织，共同构成了实时任务分配需要解决的关键难题。接着，文章介绍了所提出的优化策略，该策略依赖于智能算法（如克隆选择算法和遗传算法）和博弈论，通过模拟生物进化机制和提供数学模型，实现高效的任务分配。智能算法能够在复杂的环境中搜索最优解，而博弈论确保每个机器人在任务执行过程中能够最大化自身效益并最小化冲突。为了验证优化策略的有效性，本文设计了一系列仿真实验。实验在模拟智能制造车间环境中进行，涉及不同数量和类型的机器人以及多变的任务负荷。实验结果表明，优化策略显著缩短了任务执行的总时长，提高了资源利用率。此外，文章还对比了所提出的优化策略与其他调度策略，分析了各自的优劣。结果显示，所提出的优化策略在任务完成时间和资源利用率方面具有显著优势。尽管所提出的优化策略显著提升了多机器人协同调度的效率，但实际应用中仍有局限，例如对大规模机器人调度的扩展性不足以及在高噪声环境下的鲁棒性问题。未来的研究可聚焦于改进算法的扩展性与抗干扰能力，同时探索更多新兴技术如数字孪生与人工智能的深度结合，以进一步推动智能制造车间多机器人协同调度系统的发展。本文的研究为智能制造车间的多机器人协同工作提供了可靠的技术支持，有助于提高生产效率，优化资源配置，推动智能制造技术的实际应用与创新。