基于遗传算法的带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）解决方案及MATLAB源码实现：优化AGV配送路径和数量

简介：
本文探讨了利用遗传算法解决带有时间窗口约束的车辆路径规划问题，具体应用于自动导引车(AGV)的路径优化与数量调整，并提供了MATLAB代码实现。 利用遗传算法求解带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW），并优化AGV配送路径与数量：MATLAB源代码实现。 内容概述： 本项目使用MATLAB编写了完整的程序，通过遗传算法来解决工业园内自主导航AGV快递配送车的路径规划及投入AGV的数量。具体做法是读取一个包含各客户坐标位置、方便取件的时间段以及服务时间的txt文档中的数据，并利用这些信息计算所需的AGV数量并规划出每辆车的具体路线，以达到满足客户需求的同时使总行程最短且使用的AGV车辆最少的目标。 测试情况： 已对三个不同样本的数据进行了程序测试。其中两个样本是在基础坐标位置上添加了随机偏移量来模拟不同的实际场景，而第三个则是直接使用原始数据进行的基准测试。 项目特点： 本项目的重点在于如何运用遗传算法有效地解决带有时间约束条件下的车辆路径规划问题，并在此基础上进一步优化AGV的数量配置，以实现资源的有效利用和配送效率的最大化。