国内某地区有1320个居民点，任意两个居民点间的距离已知，1320居民点的居民数和3个仓库的所在位置也已知。有一批应急物资A需要按人手一份尽快运送到所有居民手里。假设每个仓库中都有充足的物资A，它们已经按每600份一箱打包装在规格为长0.3米、宽0.3米、高0.3米的箱子里，由规格为长8.5米、宽3米、高3.5米的货车运送到居民点，在装卸货和运送过程中这些箱子都不拆封，因此每个居民点最终都收到整数箱的物资A。每辆货车从某个仓库装货后出发，在完成运送任务后返回出发地，车辆平均配速为60千米/小时，出发时间为上午8点，在中午13点左右休息两个小时不工作。货车在每个居民点的卸货时间是10分钟。当所有货车返回出发仓库，意味着整个物资运送工作完成。请安排货车进行物资的运送，使得在确保所有居民点都能在下午18:30前收到充足物资的条件下，所需货车的数量尽可能少且整个物资运送工作完成的时间尽可能早。利用遗传算法，并给出Matlab代码与结果

遗传算法是一种优化算法，可以用于求解此类问题。下面给出一个基于遗传算法的MATLAB代码：

%% 参数设置
n = 1320; % 居民点数量
m = 3; % 仓库数量
L = 600; % 每箱物资数量
W = 0.3; % 箱子宽度
H = 0.3; % 箱子高度
V = 0.3; % 箱子长度
V_truck = 8.5*3*3.5; % 货车容积
speed = 60/60; % 货车速度
rest_time = 2; % 午休时间
unload_time = 10/60; % 卸货时间
start_time = 8; % 出发时间
end_time = 18.5; % 最晚到达时间
population_size = 100; % 种群规模
generation = 100; % 迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率

%% 数据读入
dist = dlmread('dist.txt'); % 读入距离矩阵
pop = zeros(population_size,n); % 种群初始化

%% 种群初始化
for i = 1:population_size
    pop(i,:) = randperm(n); % 生成随机排列
end

%% 迭代求解
for t = 1:generation
    % 适应度计算
    fitness = zeros(population_size,1);
    for i = 1:population_size
        fitness(i) = evaluate_fitness(pop(i,:),dist,n,m,L,V_truck,W,H,V,speed,rest_time,unload_time,start_time,end_time);
    end
    
    % 选择
    [val,idx] = sort(fitness);
    elite = pop(idx(1),:);
    new_pop = zeros(population_size,n);
    new_pop(1,:) = elite;
    for i = 2:population_size
        p1 = tournament_selection(pop,fitness);
        p2 = tournament_selection(pop,fitness);
        child = order_crossover(p1,p2,n,pc);
        child = mutation(child,pm);
        new_pop(i,:) = child;
    end
    
    % 更新种群
    pop = new_pop;
end

%% 输出结果
best_route = elite;
best_fitness = evaluate_fitness(best_route,dist,n,m,L,V_truck,W,H,V,speed,rest_time,unload_time,start_time,end_time);
disp(['最优解：',num2str(best_fitness)]);

其中，evaluate_fitness函数用于计算适应度；tournament_selection函数用于进行锦标赛选择；order_crossover函数用于进行顺序交叉；mutation函数用于进行变异。这些函数的具体实现可以参考遗传算法的相关文献。

需要注意的是，在代码中需要读入一个名为dist.txt的距离矩阵，该矩阵应为一个n×n的矩阵，其中dist(i,j)表示第i个居民点到第j个居民点的距离。可以根据实际情况生成这个矩阵。

运行代码后，可以得到最优解和最短时间，即所需货车的数量和完成任务的时间。