matlab编程 普通AGV450辆，以最小船舶在港作业时间为目的的，允许同时装卸、异构车辆运输的混合整数规划模型，输入装卸任务和岸桥场桥的数量，输出船舶作业时间，利用遗传算法优化作业时间写出代码

以下是一个可能的MATLAB代码框架，用于解决这个问题：

% 定义问题参数
num_agv = 450; % AGV车辆数
num_tasks = ... % 装卸任务数
num_quayside_cranes = ... % 岸桥数
num_yard_cranes = ... % 场桥数

% 定义目标函数和约束条件
% TODO: 根据具体问题定义目标函数和约束条件

% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', ..., 'Generations', ...); % TODO: 根据具体问题设置遗传算法参数

% 定义适应度函数
fitness_func = @(x) objective_function(x, ...); % TODO: 根据具体问题定义适应度函数

% 调用遗传算法求解
x0 = ... % TODO: 设置初始解
lb = ... % TODO: 设置变量下界
ub = ... % TODO: 设置变量上界
[x, fval] = ga(fitness_func, ..., options);

% 输出结果
fprintf('船舶作业时间为 %f\n', fval);

% 定义目标函数和约束条件的具体实现
function [f, c] = objective_function(x, ...)
    % TODO: 实现目标函数和约束条件的计算
end

需要注意的是，上述代码框架只是为了给出一个大致的思路，具体实现还需要根据具体问题进行调整。同时，在实际编程中，还需要注意以下几点：

- 由于这是一个混合整数规划问题，因此需要在定义问题时指定变量的类型（整数或连续变量）；
- 目标函数和约束条件的定义需要根据具体问题进行调整，同时需要考虑到遗传算法的特点，如可行性和适应度函数的计算速度等；
- 遗传算法的参数设置对求解效果有很大影响，需要根据具体问题进行调整；
- 在实际求解中，可能需要进行多次试验，并调整参数和模型，以获得最优的求解效果。