请你根据这篇文献所给的数学模型约束，车辆和无人机的续航，载重等条件，使用matlab用遗传算法写出解决此文献所给的R206小规模算例求解路径的代码

编写MATLAB代码来解决“车辆-无人机”串联模式下的应急物资配送路线问题（HV-DRP），特别是针对R206小规模算例，涉及以下几个关键步骤：

1. **定义问题参数**：包括节点位置、车辆和无人机的参数（如速度、续航时间、载重等）。
2. **初始化种群**：生成初始解。
3. **定义适应度函数**：计算每个个体的适应度值，通常是受灾点总等待时间。
4. **遗传操作**：包括选择、交叉和变异。
5. **终止条件**：设定迭代次数或达到一定适应度阈值。

以下是MATLAB代码示例，实现了上述步骤：

% 定义问题参数
num_nodes = 8; % 包括1个仓库，2个车辆站点，5个受灾点
num_drones = 2;
num_vehicles = 1;

% 节点位置
coordinates = [0 0; % 仓库
               2 3; % 车辆站点1
               4 5; % 车辆站点2
               1 2; % 受灾点1
               3 4; % 受灾点2
               5 6; % 受灾点3
               7 8; % 受灾点4
               9 10]; % 受灾点5

% 计算节点间的距离矩阵
distance_matrix = pdist(coordinates);
distance_matrix = squareform(distance_matrix);

% 车辆和无人机参数
vehicle_speed = 10; % km/h
drone_speed = 15; % km/h
drone_endurance = 1; % 小时
drone_payload = 30; % kg

% 初始化种群
population_size = 50;
chromosome_length = num_nodes - 1; % 不包括仓库
initial_population = randi([1, chromosome_length], population_size, chromosome_length);

% 定义适应度函数
function fitness = calculate_fitness(chromosome)
    % 解码染色体，获取车辆和无人机的路径
    vehicle_route = [1, chromosome(1:num_vehicles), 1];
    drone_routes = reshape(chromosome(num_vehicles+1:end), num_drones, []);
    
    % 计算车辆路径的时间
    vehicle_time = sum(distance_matrix(vehicle_route(1:end-1), vehicle_route(2:end))) / vehicle_speed;
    
    % 计算无人机路径的时间
    drone_times = zeros(1, num_drones);
    for i = 1:num_drones
        drone_route = [1, drone_routes(i,:), 1];
        drone_times(i) = sum(distance_matrix(drone_route(1:end-1), drone_route(2:end))) / drone_speed;
    end
    
    % 总时间
    total_time = max([vehicle_time, drone_times]);
    
    % 适应度值（最小化总时间）
    fitness = total_time;
end

% 遗传算法主循环
max_generations = 1000;
for generation = 1:max_generations
    % 计算适应度值
    fitness_values = arrayfun(@calculate_fitness, initial_population);
    
    % 选择操作
    [~, sorted_indices] = sort(fitness_values);
    selected_population = initial_population(sorted_indices(1:population_size/2), :);
    
    % 交叉操作
    crossover_population = [];
    for i = 1:2:population_size/2
        parent1 = selected_population(i,:);
        parent2 = selected_population(i+1,:);
        
        % 一点交叉
        crossover_point = randi([1, chromosome_length-1]);
        child1 = [parent1(1:crossover_point), parent2(crossover_point+1:end)];
        child2 = [parent2(1:crossover_point), parent1(crossover_point+1:end)];
        
        crossover_population = [crossover_population; child1; child2];
    end
    
    % 变异操作
    mutation_rate = 0.1;
    for i = 1:size(crossover_population, 1)
        if rand < mutation_rate
            mutation_point = randi([1, chromosome_length]);
            crossover_population(i, mutation_point) = randi([1, chromosome_length]);
        end
    end
    
    % 更新种群
    initial_population = [selected_population; crossover_population];
end

% 找出最佳解
best_chromosome_index = find(fitness_values == min(fitness_values), 1);
best_chromosome = initial_population(best_chromosome_index, :);
best_fitness = min(fitness_values);

% 输出结果
disp('Best Chromosome:');
disp(best_chromosome);
disp(['Best Fitness: ', num2str(best_fitness)]);

### 说明：
1. **节点位置**：这里假设了一个简单的二维坐标系，实际应用中应使用真实数据。
2. **距离矩阵**：使用欧氏距离计算节点间的距离。
3. **适应度函数**：计算每个个体的总时间，包括车辆和无人机的时间。
4. **遗传操作**：选择了简单的选择、交叉和变异操作。
5. **终止条件**：设定了最大迭代次数。

你可以根据实际需求调整参数和算法细节，以更好地适应具体问题。