مسئله جهت یابی گونه ای از مسائل کلاسیک حوزه حمل و نقل قلمداد می شود که هدف آن، یافتن بهترین مسیر جهت بازدید مجموعه ای از رئوس مفروض می باشد، مشروط بر آن که طول مسیر از یک افق زمانی مشخص بیشتر نشود. از زمان پیدایش این مسئله، پژوهشگران متعددی با بهره گیری از ساختار خاص آن، اقدام به مدل سازی و حل مسائل متنوعی در حوزه های مختلف از جمله موضوعات و مشکلات حوزه حمل و نقل شهری کرده اند. به دلیل ماهیت NP-Hard مسئله، در این مقاله الگوریتم ژنتیک با درجه تصادفی بسیار بالا برای حل گونه ای جدید از این مسئله با عنوان مسئله جهت یابی با افق زمانی وابسته ارائه شده است. الگوریتم ژنتیک پیشنهادی از دو عملگر ترکیب و تلفیق و دو عملگر جهش استفاده کرده است که در این مقاله جهت نشان دادن همگرایی آن، بهترین جواب های موجود در ادبیات برای ۴۰ مثال استاندارد مسئله جهت یابی، ملاک عمل قرار گرفته است؛ بدین صورت که جواب های حاصل از حل این مثال ها با استفاده از الگوریتم پیشنهادی با آن ها مقایسه شده است و به دلیل عملکرد مطلوب الگوریتم، الگوریتم مذکور برای حل مسئله جهت یابی با افق زمانی وابسته به کار گرفته شده است.