TSP Robot任务：给定地理范围，设计和实现⼀个校园配送仿真机器⼈。具体包括： 1. 数据集：可使⽤求解TSPTW[6-7]的Benchmark数据集，也可⾃制随机数据集。测试数据是在给定地理范围内随机选取n(n>20)个配送点，通过地图接⼜[5]获得位置，并为每个配送点随机设置时间窗（即最早和最晚到达时间）。（1）给出⾃制TSPTW数据集的制作过程；（2）给出包括强化学习算法在内的全部算法的伪代码；（3）分别给出各算法的时间和空间复杂性；（4）给出训练⽇志及相关参数；（5）给出所训练的强化学习算法与SOTA⽅法在评价指标下的对⽐实验结果。

这是一个比较复杂的任务，需要考虑到多个方面，包括数据集制作、算法设计、模型训练和评价指标等。以下是一些基本的思路和建议：

1. 数据集制作

可以使用求解TSPTW的Benchmark数据集，也可以自制随机数据集。自制数据集需要考虑到地理范围、配送点数量、时间窗等因素。可以利用地图接口获得每个配送点的地理位置，并为每个点随机设置时间窗。

2. 算法设计

可以采用强化学习算法进行机器人路径规划，比如Q-learning、DQN等。在设计算法时需要考虑到状态空间、动作空间、奖励函数等因素。另外可以考虑将遗传算法等传统优化算法和强化学习结合使用。

3. 算法伪代码

以下是一个简单的Q-learning算法的伪代码：

Initialize Q(s, a) arbitrarily
Repeat (for each episode):
    Initialize environment
    Repeat (for each step of episode):
        Choose an action a from state s using policy derived from Q
        Take action a, observe r, s'
        Q(s, a) <- Q(s, a) + alpha * [r + gamma * max(Q(s', a')) - Q(s, a)]
        s <- s'
    until s is terminal

其中Q(s, a)表示状态s下采取动作a的价值，alpha表示学习率，gamma表示折扣因子，policy表示根据Q值选择动作的策略。

4. 时间和空间复杂性

算法的时间和空间复杂性取决于状态空间和动作空间的大小，以及模型的复杂度。一般来说，强化学习算法的时间复杂性较高，但空间复杂性较低。

5. 模型训练和评价指标

需要根据数据集进行模型训练，并记录训练日志和相关参数。常用的评价指标包括平均回报、路径长度、时间窗违反次数等。需要与SOTA方法进行对比实验，并进行统计分析。

总之，这是一个比较复杂的任务，需要有一定的机器学习和优化算法的基础。建议在实现之前仔细阅读相关文献，并进行充分的思考和讨论。