禁忌搜索算法解决带软时间窗的车辆路径规划问题（TWVRP）代码

禁忌搜索算法，通常用于解决复杂的优化问题，如旅行商问题(TSP)和车辆路径问题(VRP)，包括带软时间窗的版本（TWVRP）。这种问题涉及寻找一条路径，使得所有节点都访问一次，同时满足给定的时间约束。

禁忌搜索是一种启发式搜索技术，它在搜索过程中维护一个“禁忌”集合，避免重复探索已经确定无效或代价过高的解。在TWVRP中，禁忌算法可能会结合优先队列、模拟退火等策略来找到满意的解决方案。

下面是一个简单的Python伪代码概述：

# 导入必要的库
import heapq

class Node:
    def __init__(self, id, position, time_window):
        self.id = id
        self.position = position
        self.time_window = time_window
        self.cost = float('inf')  # 初始状态设为无穷大
        self.prev = None

def禁忌_search(graph, start, end,禁忌_list):
    frontier = [(0, start)]  # 优先级队列，成本+启发式值作为键
    while frontier:
        cost, current = heapq.heappop(frontier)
        if current == end:
            return build_path(current)

        for neighbor in graph.neighbors(current):
            if not neighbor in禁忌_list and is_valid(neighbor):  # 检查是否违反时间窗口
                new_cost = calculate_cost(cost, neighbor)
                if new_cost < current.cost:
                    update_node(current, neighbor, new_cost)
                    if neighbor not in [n[1] for n in frontier]:  # 如果邻居未在frontier中，则添加
                        heapq.heappush(frontier, (new_cost, neighbor))

    # 如果找不到路径，返回None 或者处理无解的情况
    return None

def is_valid(node):
    # 检查时间窗口是否允许访问
    return node.position + node.time_window > current_time

# 其他辅助函数：calculate_cost(), build_path(), update_node()...

请注意，这只是一个简化的示例，并未包含完整的禁忌搜索细节，实际应用中可能需要更复杂的数据结构和算法调整。