近些年,自然灾害和公共卫生事件频繁发生,不仅损害了人民群众的生命财产,还对经济社会稳定发展产生了消极影响。粮食物资作为必要的战略性基础物资,灾难发生后,粮食的及时保供,维持着灾区人民日常所需,也能为救灾人员提供足够的能量保持充沛的体力以应对突发状况。因此,维持受灾地区粮食供需平衡是救援过程中面临的重要问题之一,如何制定一个科学有效、切实可行的粮食应急调度方案,使粮食物资从供应点迅速、安全的运送到各个物资需求点,是目前的研究热点之一。本文以突发事件发生后的粮食物资救援为背景,根据应急调度的特征以及粮食物资的特殊性,对粮食物资需求预测问题以及应急车辆调度问题展开研究,建立对应的数学模型,然后对烟花算法进行针对性的改进,实现快速、精准的模型求解。具体研究内容如下:（1）阐述了烟花算法的概念及工作原理,并分析探讨了烟花算法的优势与不足,针对烟花算法存在的缺陷,利用交叉算子改变传统烟花算法中的变异策略,并在算法中加入禁忌表约束。（2）针对粮食物资的需求预测问题,提出了一种基于自适应灰色马尔科夫链的求解方案。根据受灾需求点内受灾人数与粮食需求量的关系,采用间接预测法对受灾需求点所需的粮食物资数量进行预测,首先对传统的灰色预测模型GM（1,1）进行改进,添加自适应生成系数约束,并使用烟花算法求解其自适应生成系数,然后利用马尔科夫链模型对预测的受灾人数进行修正,最后将受灾人数转化为粮食物资需求量,并利用真实案例证实了此预测方法的有效性与可行性。（3）针对粮食物资的应急调度问题,构建了双目标优化模型,并利用优化烟花算法进行模型求解。首先以调度时间最短、服务满意度最大为目标,建立双目标数学模型,并通过加权的方式对模型进行优化,然后根据模型的特点设计了优化烟花算法的编码方式及适应度函数,同时,设置六组不同规模数值对优化烟花算法中的三个重要参数进行测试,最后在相同条件下,与其他三种算法的实验结果进行对比分析,验证了优化烟花算法的合理性与高效性。