国内某地区有1320个居民点，任意两个居民点间的距离见附件1，每个居民点的居民数和3个仓库的所在位置见附件2。请建立数学模型求解下列问题。 问题1. 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

这是一个典型的车辆路径问题，可以用遗传算法解决。以下是具体的步骤和Matlab代码实现。

步骤1：定义基因编码

定义基因编码，每个基因代表一个居民点，基因的取值范围为1到1320。基因长度为1320，即所有居民点的数量。

步骤2：定义适应度函数

适应度函数的目标是最小化所需货车的数量并尽可能缩短物资运送的时间。具体地，适应度函数由两部分组成：

1. 货车数量部分：根据基因编码计算所需货车的数量。对于每个仓库，从该仓库出发的路线按照贪心策略确定，直到所有居民点都被覆盖到为止。然后将所有路线合并成一条总路线，计算总路线所需的货车数量。

2. 时间部分：根据基因编码计算物资运送的时间。对于每个仓库，从该仓库出发的路线按照贪心策略确定，直到所有居民点都被覆盖到为止。然后将所有路线合并成一条总路线，计算总路线的运输时间。

适应度函数的计算过程中需要注意以下几点：

1. 为了确保所有居民点都能在下午18:30前收到充足物资，需要在计算时间部分时考虑货车的工作时间。具体地，货车的工作时间为出发时间到中午13点，中午15点到下午18:30。

2. 为了减少计算时间，可以将从仓库到每个居民点的路程距离预处理为矩阵，以便快速计算总路线的长度。

3. 为了避免重复计算，可以使用缓存机制存储已经计算过的路线。

步骤3：定义遗传算法参数

定义遗传算法的参数，包括种群大小、交叉概率、变异概率、迭代次数等。

步骤4：编写遗传算法代码

根据以上步骤，编写遗传算法代码。具体地，遗传算法的主要流程包括：

1. 初始化种群

2. 计算种群中每个个体的适应度

3. 进行选择、交叉和变异操作，生成下一代种群

4. 计算下一代种群中每个个体的适应度

5. 判断是否满足终止条件，如果达到终止条件则输出最优解，否则返回步骤3

Matlab代码如下：