我国是一个自然灾害频发的国家,尤其是近十年来我国遭受多次严重的自然灾害,造成大量的损失和伤亡,所以建立起行之有效的应急物资配送优化体系是国家所需要的。根据以往的应急救援的开展情况可以看出,进行应急物资配送优化工作还要解决三个关键问题。首先,考虑当前储存的应急物资种类和数量以及各受灾点的需求量,合理分配应急物资;其次,根据各受灾点的物资需求量和地理位置关系,对临时应急设施的位置和数量进行合理规划;最后,根据灾后各受灾点的位置以及受灾地区的道路状况,考虑当前配送车辆的数量和容量的约束,选择合适的车辆配送路径。针对这三个问题,本文主要做了以下几方面的工作。首先,本文在考虑时间和道路畅通可靠性为目标的基础上,针对救灾过程中获得的信息有着鲁棒不确定性的特征,将鲁棒优化理论运用到应急物资配送优化问题当中,设置了一个控制时间的鲁棒参数,构建多目标应急物资配送车辆路径优化模型。设计多目标遗传算法求解并设计算例进行验证,结果证明应急决策时考虑时间的鲁棒性是可行的,且比一般模型更具有科学性,更适合应急救援工作的开展。其次,本文使用了当只靠一辆车不能满足某个需求点的物资需求时,可以允许其它车辆继续配送的拆分式配送。考虑了候选配送中心和各受灾点以及各受灾点之间的路径不完全连通的情况,且应急物资数量有限,采用了车辆在配送工作完成后停留在最后一个服务点的开放式配送方式。基于以上策略构建了以平均行驶时间最小化以及总成本最小化为目标的选址-路径优化模型,并针对OLRP难以求精确解的特点,选取NSGA-Ⅱ作为模型的求解算法,最后得到多个支配解,为应急救援工作提供了多种决策方案。最后,总结本论文的研究内容,归纳取得的成果与不足之处,并提出针对应急物资配送优化问题需要进一步研究的内容和未来工作方向。