目标：配送次数最少：c是第几个节拍，tc是0-1变量，0表示这一节拍不出发，1出发。 例如：T1=1,表示第一个节拍出发，T2=0，第二个节拍不出发。 min∑_(C=1)^C▒T_C 条件： 使用量：TC取值为1的第几个C，与前一个C的差值，vl是消耗速率。n是第几个TC取值为1的C。（例如111010，n=2-1,3-2,5-3） U_l=(C_n-C_(n-1) )·v_l 到达之前剩余的数量不低于要求最小数量：rnl是出发的时候剩余的数量，D（a，l）是出发点到需求点的距离，v是车的速度。E是要求的需求点剩余数量的最小数量。T是总量。 r_nl=T（除了第一次是T剩余时间是T'）-U_l T一开始处于饱和状态，后来进行补充会发生变化变成T’。 r_nl-(D_((a,l) ) v_l)/v≥E_L 到达之后所有的数量之和不超过最大的数量：An是车对应需求点分别装在车上的数量，F是要求的需求点容量的最大数量。。 〖T^'=r〗nl-(D((a,l) ) v_l)/v+A_nl≥F_L 车能够装的起需求点需求的数量的总共重量，L是车能装的最大量。 ∑_(l=1)^L▒〖A_nl≤〗 L_max输出：（1）迭代图像（2）TC（哪几个时间段出发）（3）Anl（第几次出发的时候对应需求点的数量分别是多少）。遗传算法，matlab代码。

您的问题涉及到数学规划和遗传算法的知识，需要进行详细的算法设计和实现。以下是大致的思路：

1. 定义适应度函数：适应度函数是遗传算法中用来评价个体优劣的函数。对于本问题，适应度函数可以定义为“配送次数最少”，即：min∑_(C=1)^C▒T_C。

2. 编码：遗传算法需要将问题转化为染色体编码。对于本问题，可以将TC编码为一个01序列，表示每个节拍是否出发。

3. 交叉和变异：通过交叉和变异操作产生新的个体。对于本问题，可以采用单点交叉和位变异等操作。

4. 评估个体：根据适应度函数对个体进行评估。对于本问题，需要计算出每个个体的配送次数，即∑_(C=1)^C▒T_C，并进行比较。

5. 选择：根据适应度函数选择优秀的个体作为下一代的父代。可以采用轮盘赌选择等算法。

6. 反复迭代：通过不断的交叉、变异、评估和选择等操作，产生新的个体，直到满足停止迭代的条件为止。

7. 输出结果：输出最优解，包括TC和Anl等信息。

具体的算法实现需要根据实际情况进行调整和优化。同时，由于本问题涉及到多个约束条件，需要采用多目标遗传算法等方法进行求解。如果您需要更详细的实现方法和代码，请您提供更多的细节和数据。