随着现代社会的高速发展,各种突发事件时有发生。尤其是城市化进程的加快,使人口和经济高度密集,各种突发事件的危害程度也明显增大。为使各种灾害给人类造成的损失极小化,应急系统的研究受到广大学者的关注。其中应急服务点的选址决策对于应急系统是至关重要的,它是应急服务系统为应急点提供及时、有效地服务的前提。本文在前人研究的基础上,结合应急的实际情况和特点,给出了应急选址模型,并给出了相应的求解方法。第一,考虑了在以往的应急选址问题中,只是在应急要求的时间(或距离)限制范围内去覆盖应急点,而没有考虑应急点的满意程度。本文以时间满意度为目标,建立应急选址问题的最大覆盖模型,根据该问题的特点,设计出求解问题的混合粒子群算法,通过对实际例子的求解结果表明该算法好于贪婪相加算法,同时基于时间满意度的最大覆盖模型能够比单纯基于时间的模型覆盖到更多的应急点。第二,考虑到由于城市的变化对应急服务设施的需求也发生了变化,建立了多应急服务设施选址的动态集合覆盖模型,使其满足应急点在不同阶段下的需求,同时也要使在整个规划期内的总费用最小。并给出了相应的邻域搜索蚁群算法,试验结果表明该算法的求解质量要好于基本蚁群算法。第三,考虑到应急点对高低级服务设施的需求不同,建立了层次集合覆盖模型,针对此问题采用了混合粒子群算法求解。实验表明,该算法能在短时间内得到最优解。