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大规模自然灾难大多导致了大量的人员伤亡和经济损失,人道主义物流越来越受到人们的关注——尤其是学者和相关从业人员。灾害发生后,人道主义救援物资通过各种方式从应急救援中心送往受灾点。由于发生灾难的类型、强度难以预测,以及灾害发生后基础设施、道路交通网络的不确定,这些均会导致救援过程中的信息不完全。因此,本文考虑了两种导致时间不确定的情形——车辆堵塞与道路损毁,研究了灾后救援物资调度问题。首先,本文研究了道路拥挤情形下的多救援中心单受灾点的人道主义救援物资调度问题。考虑救援环境的不确定性,本文研究了灾后人道主义救援物资的配送问题,建立了相应的多中心多物资网络流模型。本文运用三角白化权函数灰色评估方法来处理救援环境的不确定性,选出从配送中心到受灾点的最可靠路径,并作出所有车辆都只走最可靠路径的假设,从而将模型进行了简化,降低了计算量。其次,考虑到灾后基础交通网络受损会导致车辆在道路上行驶时间不确定,本文进一步研究道路行驶时间不确定情形下救援物资的调度问题。基于救援中心的车辆错时发车以及车辆在道路上的行驶时间的不确定,本文建立了在黄金救援时间内满足灾区需求的不确定优化模型。为了解决救援过程中的信息不完全情况,我们通过灰色评估的方法确定各救援中心到受灾点的最可靠路径,从而将原模型进行了简化。但是,由于车辆行驶时间这个随机因素并未消除,本文进一步利用鲁棒优化对简化后的模型的进行转化。转换后的鲁棒优化模型是一个确定性的混合整数规划模型,易于求解,最终得到的解可以保证所有救援车辆至少以1-α的概率在T时间内到达灾区。最后,为了验证模型的可行性与鲁棒性,本文进行了数值实验,通过灵敏度分析实验回答了一系列的问题:(1)车辆在道路上行驶时间不确定车程度对解的影响;(2)准时到达概率1-α对解的影响;(3)问题规模对解的影响;(4)救援中心车辆数以及车辆类型对解的影响;(5)发车间隔对解的影响。