自动导航车(Automated Guided Vehicle,AGV)调度系统是自动柔性生产系统的重要组成,具有自动投递原料功能。AGV调度系统必须要考虑死锁问题,目前基于颜色资源导向型佩特里网(Colored resource-oriented Petri Net,CROPN)的防死锁方法被广泛研究与应用。但是基于CROPN的防死锁方法存在计算复杂度高的问题,影响系统检测死锁的实时性,可能导致原料的损毁以及生产投递效率降低。本文改进了CROPN防死锁方法,极大的降低了其计算复杂度。针对当前CROPN图搜索死锁检测方法在存在计算复杂度高的问题,本文采用数学整型规划的思想,设计可在线性时间内得到系统死锁最优解的检测算法。针对当前CROPN死锁避免算法需要添加系统控制状态点以及弧从而造成计算复杂度高的问题,本文分析了死锁约束条件中状态点不同颜色最大标记数以及约束值的关系,采用限制CROPN状态点对应于死锁约束条件的容量(最大容纳AGV数)的思想,设计了颜色容量分配算法以及系统变迁法则。对比传统方法,本文研究的方法具有计算复杂度低的优点,进而能更有效率的分析、控制系统,并提高系统检测的实时性。主要研究内容如下:(1)基于DMS的死锁检测方法针对目前基于图搜索死锁检测方法计算复杂度高的问题。本文采用整型数学规划的方法,首先研究了基于集合描述的死锁标记结构(Deadlock marking structure,DMS),随后证明了DMS非空是导致CROPN死锁的充分必要条件。在此基础上,首先针对性的设计了描述DMS结构相关的三组二值变量。随后基于二值变量,分别对DMS状态点以及系统状态关系设计了线性约束;对DMS状态点、进程开关及开启权限之间的关系设计了线性约束;对进程开关权限与系统状态以及弧信息之间的关系设计了线性约束。最后基于二值变量以及线性约束,设计了基于检测DMS的目标函数并以此为基础,设计了混合整型数学规划算法检测系统死锁状态。基于系统可达图以及DMS死锁检测算法开发可在线性时间内得到系统死锁状态集的死锁检测方法。本文研究的方法降低了基于knot的图搜索死锁检测方法计算复杂度。通过对比实验对一个经典CROPN单元进行死锁检测。两类方法都能得到系统死锁状态集合,本文研究的方法在检测死锁状态时具有更低的计算复杂度。对比实验验证了提出的方法的有效性以及优越性。(2)基于颜色容量的死锁避免方法针对基于控制状态点死锁避免方法计算复杂度高的问题。本文提出颜色容量的正式定义,以此为基础设计了颜色容量分配算法及其系统状态变迁法则。本文研究的方法使AGV调度系统在不需要额外添加控制状态点以及弧的情况下满足系统死锁约束,保证系统不死锁。对比实验对一个经典CROPN单元进行死锁避免测试。本文的方法以及基于控制状态点的方法都能拒绝系统死锁状态,因为本文研究的方法不需要引入控制状态点以及弧,因此具有更低的计算复杂度。对比实验验证了提出的方法的有效性以及优越性。本文改进CROPN防死锁方法,完成基于DMS的死锁检测算法设计,降低传统的图搜索检测算法计算复杂度。完成基于颜色容量的死锁避免算法设计从而进一步降低了控制CROPN网的模型计算复杂度,增强了系统控制的实时性。综合两个改进CROPN方法,使CROPN在理论上具备解决大型AGV调度系统以及自动柔性生产系统、计算机系统、半导体加工系统等需要考虑资源分配的系统中的死锁问题。