一直以来,全球范围内都在不时的发生着诸如地震以及台风等自然灾害,给人们的生命财产安全带来极大的威胁。我国国土面积较大,这些自然灾害在全国各地也常有发生,特别是一些重、特大灾害,会造成大面积的人员伤亡和巨大的经济损失。因此,政府需要在灾后迅速响应,并组织有效的应急救援行动,力求短时间内将灾害能够带来的损失降到最低。但是灾害发生后往往会造成道路通行能力降低或者难以通行等复杂情况,甚至在某些地域会发生次生灾害,所以决策者就需要能够根据实际情况,考虑各个受灾点对时间的要求,考虑通过某些区域是否会对救援人员和车辆带来安全威胁等,快速决策并给出合理的应急车辆配送方案,以期达到减缓灾情的最终目的。本文首先将应急物流和普通物流进行了对比,分析得出应急物流特有的性质,然后针对应急物流特有的强时间约束性和弱经济性展开研究,随后从应急物流路径优化方面着手进入到本文的核心部分。在此基础上,本文以地震灾害为背景,根据应急物流的特点,以传统物流配送车辆路径问题为基础,运用运筹学的有关知识,考虑部队运兵车向受灾点投送兵力和志愿者,建立了本文模型。目标一主要考虑了震后可能会引起车辆行驶速度变化的因素,例如地震发生时间、道路类型、行车安全等,进而对车速进行修正。目标二则考虑在车辆行驶过程中尽可能地降低震后可能发生的次生地质灾害对救援人员,即部队官兵、志愿者以及应急救援力量带来的人身安全威胁。该点主要是从路径危险性角度出发,提出选择发生次生灾害可能性尽量小的路径进行救援力量投送。然后根据ArcGIS信息量模型将各路段危险性进行量化分析。然后根据一个救援中心服务多个受灾点的结构,建立了以救援车辆行驶总时间最小和路径危险性最小为目标的优化模型。由于两个目标函数的量纲不同,且难以将其中一个目标转化为另一个目标的约束,因此,本文采用在解决多目标问题上具有明显优势的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解所建立模型,利用MATLAB R2016a编程得出模型的Pareto最优解集。最后,将本文构建的模型应用于2017年九寨沟地震震后路网实际案例中,得出最终的优化方案,验证了本文设计的模型和算法的可行性和有效性。