粒子群算法求带时间窗路径规划如何调整不可行解，代码

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，用于求解多维优化问题。在路径规划中，PSO可以用于求解带时间窗的路径规划问题。

在PSO中，每个粒子代表一条路径，每个粒子都有一个位置和速度。位置表示路径，速度表示路径的变化量。每个粒子都有一个适应度函数，用于衡量路径的优劣。PSO的目标是找到适应度函数最大的粒子，即最优路径。

当PSO产生不可行解时，可以通过调整粒子的位置和速度来解决。具体来说，可以采用以下方法：

1. 限制位置和速度的范围。在路径规划中，位置表示路径，速度表示路径的变化量。可以限制位置和速度的范围，使得路径不超出地图范围和时间窗口。如果粒子的位置和速度超出了范围，可以将其调整为合法的值。

2. 调整适应度函数。适应度函数可以用来衡量路径的优劣。如果PSO产生了不可行解，可以考虑调整适应度函数，使得不合法的路径得分低于合法的路径。

下面是一个简单的Python代码示例，用于求解带时间窗的路径规划问题：

import random

# 地图大小
MAP_SIZE = 10

# 时间窗口
TIME_WINDOW = [(0, 5), (3, 8), (6, 10), (0, 10)]

# 初始位置
START_POS = (0, 0)

# 目标位置
GOAL_POS = (9, 9)

# 粒子数量
POP_SIZE = 10

# 最大速度
MAX_SPEED = 1

# 最大迭代次数
MAX_ITER = 100

# 适应度函数
def fitness(position):
    # 计算路径长度
    length = 0
    for i in range(len(position) - 1):
        x1, y1 = position[i]
        x2, y2 = position[i + 1]
        length += abs(x2 - x1) + abs(y2 - y1)

    # 检查时间窗口
    for i in range(len(position)):
        x, y = position[i]
        t = i + 1
        if t < TIME_WINDOW[x][0] or t > TIME_WINDOW[x][1]:
            length += MAP_SIZE * 100

    return -length

# 初始化粒子群
particles = []
for i in range(POP_SIZE):
    position = [START_POS]
    for j in range(10):
        x = random.randint(0, MAP_SIZE - 1)
        y = random.randint(0, MAP_SIZE - 1)
        position.append((x, y))
    particles.append({'position': position, 'velocity': [0] * 10})

# 迭代过程
for iter in range(MAX_ITER):
    # 更新粒子位置和速度
    for i in range(POP_SIZE):
        position = particles[i]['position']
        velocity = particles[i]['velocity']
        for j in range(10):
            v = velocity[j] + random.uniform(0, 1) * (particles[i]['best_position'][j] - position[j]) + random.uniform(0, 1) * (particles[particles[i]['best_index']]['best_position'][j] - position[j])
            if v > MAX_SPEED:
                v = MAX_SPEED
            if v < -MAX_SPEED:
                v = -MAX_SPEED
            position[j] = position[j] + v
            if position[j][0] < 0:
                position[j] = (0, position[j][1])
            if position[j][0] >= MAP_SIZE:
                position[j] = (MAP_SIZE - 1, position[j][1])
            if position[j][1] < 0:
                position[j] = (position[j][0], 0)
            if position[j][1] >= MAP_SIZE:
                position[j] = (position[j][0], MAP_SIZE - 1)
            velocity[j] = v

    # 更新粒子最优位置和适应度
    for i in range(POP_SIZE):
        position = particles[i]['position']
        fitness_value = fitness(position)
        if fitness_value > particles[i]['best_fitness']:
            particles[i]['best_fitness'] = fitness_value
            particles[i]['best_position'] = position
        if fitness_value > particles[particles[i]['best_index']]['best_fitness']:
            particles[i]['best_index'] = i
    
    # 输出最优解
    best_index = max(range(POP_SIZE), key=lambda i: particles[i]['best_fitness'])
    print('Iteration %d: %s' % (iter, particles[best_index]['best_position']))