基于遗传算法的带时间窗车辆路径规划（VRPTW）优化及MATLAB实现：应用于AGV配送路径和数量优化

简介：
本研究提出了一种基于遗传算法的带时间窗车辆路径规划方法，并在MATLAB中实现了针对AGV配送路径与数量优化的应用，有效提升了物流系统的效率。 遗传算法求解带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）：MATLAB源代码实现，用于优化AGV配送路径与数量。 内容包括使用MATLAB编写的完整程序源代码。 通过该方法可以解决工业园内自主导航AGV快递配送车的路径规划及所需投入的AGV小车数量的问题。具体来说，在给定各客户坐标位置、方便取件的时间段以及服务时间的情况下，程序能够读取这些数据并通过遗传算法计算出所需的AGV车辆数，并为每辆车制定最优配送路线。 优化目标包括确保满足所有客户的特定时间窗口需求的同时，使总行驶距离最小化并减少投入使用的AGV数量。该程序已经成功地对三个不同的测试案例进行了验证，其中包括直接从txt文档导入数据的情况和在原有坐标基础上加入随机偏差的场景。 此项目着重于基于遗传算法的VRPTW车辆路径规划及AGV数量优化的MATLAB完整源代码解决方案。