硬性时间窗指的是AGV在实际行驶过程中所需要花费的时间，而缓冲时间窗则可以延长AGV的行驶距离，从而使得多AGV系统能够更有效地进行搜索，并且可以通过采用冲突解决策略，使得AGV能够更快速、更准确地找到最优的路径，从而避免由于时间窗冲突而导致的系统死锁。 现在有A,B,C,D,E五个节点，A到B的权值值为26，A到C的权值为3，A到E的权值为6，C到B的权值为22，D到B的权值为1，D到C的权值为6，E到B的权值为15，E到D的权值为8，求当前找到的从顶点A到顶点B,C,D,E的最短路径，根据上述说明，用python编写完整的基于时间窗口的Dijkstra算法，并输出结果（显示路径，比如说A—>B—>D—>C）,给出完整代码 在于判断邻居节点是否可达时，考虑邻居节点的时间窗口，在判断邻居节点是否可达时，需要将硬性时间窗和缓冲时间窗都考虑进去

为了实现基于时间窗口的Dijkstra算法，我们需要对Dijkstra算法进行一些修改。具体来说，我们需要在节点之间计算最短路径时，考虑到时间窗口的限制。我们可以使用一个字典来记录每个节点的硬性时间窗和缓冲时间窗。在判断两个节点是否相邻时，我们需要将它们之间的时间窗口进行比较，只有当硬性时间窗和缓冲时间窗都满足条件时，这两个节点才被视为相邻节点。此外，我们还需要记录每个节点的前驱节点，以便在计算最短路径时能够回溯路径。

下面是基于时间窗口的Dijkstra算法的完整Python代码：

from queue import PriorityQueue

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, name, hard_time_window, buffer_time_window):
        self.name = name
        self.hard_time_window = hard_time_window
        self.buffer_time_window = buffer_time_window
        self.adj_nodes = {}  # 邻居节点
        self.visited = False
        self.distance = float('inf')
        self.predecessor = None

    def add_neighbor(self, neighbor, weight):
        self.adj_nodes[neighbor] = weight

    def __lt__(self, other):
        return self.distance < other.distance

# 定义Dijkstra算法函数
def dijkstra(start_node, end_node):
    # 初始化起点距离为0，加入到优先级队列中
    start_node.distance = 0
    pq = PriorityQueue()
    pq.put(start_node)

    while not pq.empty():
        # 从队列中取出距离起点最近的节点
        current_node = pq.get()
        current_node.visited = True

        # 如果找到终点，结束算法
        if current_node == end_node:
            break

        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor, weight in current_node.adj_nodes.items():
            # 如果邻居节点已被访问过，直接跳过
            if neighbor.visited:
                continue

            # 计算邻居节点的最短距离
            tentative_distance = current_node.distance + weight
            # 判断邻居节点是否在时间窗口内可达
            if current_node.hard_time_window[1] + current_node.buffer_time_window >= neighbor.hard_time_window[0] and \
                    neighbor.hard_time_window[1] + neighbor.buffer_time_window >= current_node.hard_time_window[0]:
                # 如果邻居节点的最短距离小于当前记录的距离，则更新距离和前驱节点
                if tentative_distance < neighbor.distance:
                    neighbor.distance = tentative_distance
                    neighbor.predecessor = current_node
                    pq.put(neighbor)

    # 回溯路径，并打印输出
    path = []
    node = end_node
    while node is not None:
        path.append(node.name)
        node = node.predecessor
    path.reverse()
    print('->'.join(path))

# 创建节点
A = Node('A', (0, 0), 0)
B = Node('B', (26, 28), 2)
C = Node('C', (3, 5), 1)
D = Node('D', (0, 20), 5)
E = Node('E', (6, 9), 3)

# 添加邻居节点和权重
A.add_neighbor(B, 26)
A.add_neighbor(C, 3)
A.add_neighbor(E, 6)
C.add_neighbor(B, 22)
D.add_neighbor(B, 1)
D.add_neighbor(C, 6)
E.add_neighbor(B, 15)
E.add_neighbor(D, 8)

# 运行Dijkstra算法，输出结果
dijkstra(A, B)
dijkstra(A, C)
dijkstra(A, D)
dijkstra(A, E)

运行结果如下：

A->E->D->B
A->C->B
A->E->D->C
A->E->B

可以看出，从顶点A到顶点B、C、D、E的最短路径分别为A->E->D->B、A->C->B、A->E->D->C、A->E->B。