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。

以下是遗传算法的MATLAB代码实现，用于求解您提出的问题：

% 遗传算法求解车辆配送问题

% 定义常量
C = 10;     % 节拍总数
V = 30;     % 车速
L_max = 100;    % 车辆最大装载量
F = 50;     % 最大需求容量

% 定义变量
T = zeros(1, C);    % TC序列
A = zeros(C, L_max);    % 需求点数量

% 定义适应度函数
fitness = @(T) sum(T);

% 定义距离函数
distance = @(a, l) sqrt((a(1)-l(1))^2 + (a(2)-l(2))^2);

% 定义生成种群函数
generate_population = @(n, C) round(rand(n, C));

% 定义交叉函数
crossover = @(p1, p2) [p1(1:round(end/2)), p2(round(end/2)+1:end)];

% 定义变异函数
mutation = @(p) xor(p, rand(size(p)) < 0.1);

% 定义选择函数
selection = @(population, fitness) population(round(rand*size(population, 1)+0.5), :);

% 初始化种群
population_size = 100;
population = generate_population(population_size, C);

% 迭代
iteration_count = 100;
for i = 1:iteration_count
    % 评估个体
    fitness_values = zeros(1, population_size);
    for j = 1:population_size
        T = population(j, :);
        % 计算配送次数
        delivery_count = sum(T);
        % 计算到达之前剩余数量
        U = zeros(1, delivery_count);
        index = find(T == 1);
        U(1) = T(index(1));
        for k = 2:delivery_count
            U(k) = (index(k) - index(k-1)) * vl;
        end
        % 计算到达之前剩余时间
        T0 = T;
        T0(index(1)) = T(index(1)) * T;
        for k = 2:delivery_count
            T0(index(k)) = T0(index(k-1)) - distance(a, l) * vl / V;
        end
        % 计算到达之后剩余数量
        A = zeros(delivery_count, L_max);
        A(1, :) = rnl - U(1);
        for k = 2:delivery_count
            A(k, :) = T0(k-1) - distance(a, l) * vl / V + A(k-1, :);
        end
        % 计算车辆装载量
        for k = 1:delivery_count
            load = min(sum(A(k, :)), L_max);
            A(k, :) = A(k, :) - load;
        end
        % 计算约束条件
        constraint1 = all(U >= E);
        constraint2 = all(sum(A, 2) <= F);
        constraint3 = all(sum(A, 1) <= L_max);
        % 计算适应度
        if constraint1 && constraint2 && constraint3
            fitness_values(j) = fitness(T);
        else
            fitness_values(j) = inf;
        end
    end
    % 选择下一代个体
    new_population = zeros(size(population));
    for j = 1:population_size
        p1 = selection(population, fitness_values);
        p2 = selection(population, fitness_values);
        child = crossover(p1, p2);
        child = mutation(child);
        new_population(j, :) = child;
    end
    population = new_population;
end

% 输出结果
best_individual = population(1, :);
T = best_individual;
delivery_count = sum(T);
U = zeros(1, delivery_count);
index = find(T == 1);
U(1) = T(index(1));
for k = 2:delivery_count
    U(k) = (index(k) - index(k-1)) * vl;
end
T0 = T;
T0(index(1)) = T(index(1)) * T;
for k = 2:delivery_count
    T0(index(k)) = T0(index(k-1)) - distance(a, l) * vl / V;
end
A = zeros(delivery_count, L_max);
A(1, :) = rnl - U(1);
for k = 2:delivery_count
    A(k, :) = T0(k-1) - distance(a, l) * vl / V + A(k-1, :);
end
for k = 1:delivery_count
    load = min(sum(A(k, :)), L_max);
    A(k, :) = A(k, :) - load;
end
disp(T)
disp(A)

请注意，这只是一个简单的实现示例，具体的实现细节需要根据问题的具体要求进行调整。同时，由于您在问题描述中提到了很多变量和约束条件，部分变量和约束条件的具体数值需要您自行填写。