应急物资配送是应急物流的一个重要内容，在学术界受到了越来越多的关注。在物资配送公平与效率之间，存在着一种此消彼长的关系。信息更新做为一种杠杆，可以协调应急物资配送问题的公平和效率之间的冲突。为此，本文通过信息更新的方式，来寻求最优的对灾害响应的时延。通过该时延，能够获得足够准确的应急物资需求信息，从而保障应急物资配送的公平性;且少许效率的牺牲能够为灾民所接受。本文的主要内容和创新点包括:　　(1)确定性环境下无信息更新的应急物资配送决策模型　　在确定性环境下和无信息更新的情况下，将物流时间和需求满足度集成设计成灾民等待应急物资的损失函数，建立了一个基于目标规划的应急物资配送多目标决策模型。通过2007年温州抗击圣帕台风的应急物资配送实例分析了模型的实用性。　　(2)基于模糊目标规划的应急物资配送多目标随机规划模型　　在不确定环境下和无信息更新的情况下，同时考虑需求及配送路径的不确定性，建立了应急物资配送的多目标带补偿的两阶段随机规划模型，提出了基于“加权排序法”的模糊目标规划求解多目标问题。算例证明了该解法适合应用于解决应急物资配送中的公平与效率问题。　　(3)基于目标规划和机会约束规划的应急物资配送多目标随机规划模型　　在不确定环境下和无信息更新的情况下，同时考虑需求、供应和配送路径的随机性，结合运用情景计划与机会约束规划，建立了应急物资配送的多目标两阶段随机规划模型，并通过目标规划法求解。最后通过基于目标达成度的算例分析探讨了公平与效率目标之间的权衡关系。　　(4)基于灾情更新的应急车辆选址-物资配送贝叶斯序贯决策模型　　在不确定环境下和灾情更新的情况下，将统计决策与运筹规划相结合，应用贝叶斯序贯决策方法建立了基于灾情更新和单运输方式的应急物资配送多目标决策模型。该模型被设计成一个确定最优停止观测时刻的最优停止问题，来确定在决策者做出物资配送决策之前，可以承受的关于应急响应时间的最大延迟。　　(5)基于灾情更新的应急资源扩建-物资配送贝叶斯序贯决策模型　　在不确定环境下和灾情更新的情况下，将统计决策与运筹规划相结合，建立了基于灾情更新和多运输方式的应急物资配送多目标决策模型。通过结合运用模糊目标规划法和贝叶斯序贯决策方法，将目标函数转化为基于模糊目标规划的加权贝叶斯风险，并将原问题设计成一个最优停止问题。最后将模型应用到基于2006年温州抗击桑美台风的算例，分析了灾情更新在权衡公平与效率问题的价值和优势。　　(6)基于需求更新的应急物资配送公平与效率协调模型　　在不确定环境下和需求更新的情况下，通过对温州市民政局进行调研，了解到台风灾害发生时的需求变化规律，设计一种通过已知需求灾区对未知需求灾区的需求进行贝叶斯更新的新的需求更新方式，由此建立了基于需求更新和单运输方式的应急物资配送模型。将该模型应用于某台风救灾实例，实例分析表明了模型的求解速率与精度，并找到了最优“决策点”，实现了救灾品配送公平和效率的平衡。　　(7)基于需求更新和损失函数的应急物资配送贝叶斯序贯决策模型　　在不确定环境下和需求更新的情况下，将物流时间和需求满足度集成设计成灾民等待应急物资的损失函数，建立了基于需求更新和损失函数的应急物资配送贝叶斯序贯决策模型。考虑不同运输平台上的多种运输方式，形成立体的运输网络。利用贝叶斯序贯决策方法，将模型设计成最优停止问题。最后将模型应用到某台风救灾实例，分析了用改进的分支定解法求解混合整数规划问题的优势，并从损失函数的角度分析了稍迟推迟决策的优点。　　在有关应急物资配送问题的研究领域里，本文是一个新的尝试。本文旨在关注于那些能够持续一段时间、且灾情具有一系列动态变化的灾害（比如洪涝、台风）。作者希望本文建立的一系列模型能够显著改善应急物流管理，特别是能够协调应急物资配送过程中的公平与效率之间的冲突。