在应急物流研究领域中，应急物流配送中心选址、车辆路径优化等问题是学者研究的重要议题。由于突发事件的不确定、非常规性的特点，导致该背景下的选址和路径优化问题比常态物流中的此类问题难度更大，因此系统地去研究这类问题所具有的特点、实施运作的流程，用集成的思想来优化考虑这类问题是非常重要的。在实际应急物流实施过程中，需求等信息可能是不确定的，同时，应急物流的目标也可能涉及成本和时间两方面。本文就基于此建立了应急物流配送中心选址与车辆路径优化的模型。论文首先介绍了应急物流选址-路径问题的研究背景与意义、国内外研究现状、应急物流相关的理论基础；接着基于不同的突发事件类型，建立了合适该种情况的模型。首先是基于SARS等卫生及疫情类的突发公共事件，此时物资需求不确定，道路无损坏，车辆运输时间确定，在满足一定时间窗的条件下，安排应急物流配送中心选址与路径问题，目标是应急求援成本最小，从而建立了一个多供应点、多需求点、多车型的模型；随后考虑到在一些地震等自然灾害发生时，道路可能毁坏，使得车辆行驶时间也具有不确定性，并且在满足时间窗的时候依然要尽力实现最小化时间的目标，从而建立了一个最小化时间与成本的双目标模型。两个模型都利用了随机机会约束规划的理论。由于问题的复杂性，精确算法难以对其求解，因此论文设计了遗传算法，有效地求解模型，并用算例来验证模型及算法的可行与有效性。