在地球上，多种类型的自然灾害频繁发生。我国发生的严重灾害造成的损失相当惊人，频繁发生的灾害种类包括火山，地震，台风等，如2010年发生于青海玉树的地震以及甘肃舟曲的泥石流等自然灾害，当灾害发生在一些大型城市，特别是那些人口数百万的城市时，为了减少灾害造成的破坏，大量应急物资需要被调运到灾害发生地，如果不能及时提高应急物资的调运效率，将会对受灾地区的救援工作产生不良的影响，这间接的危及该受灾地区的人民生命及财产安全。应急物流是一种特殊的物流活动，这种物流活动在灾害发生后保障受灾地区的物资需求的同时，追求时间效益最大化和灾害损失最小化。在灾害发生后，必须快速建立应急物流系统，保障突发灾害后中所需的应急救援物资供应，以解决或处理居民基本生活、死者安葬、伤者救助、卫生防疫、灾后重建、恢复生产、恢复秩序等事项，否则受灾面积、人员、损失将会持续扩大，灾害会变得更加严重。因此在突发事件发生时所建立应急物流系统能否迅速地将救援物资送达物资需求点，这直接影响到整个突发性公共事件救援行动的成效。本文研究的应急物流车辆调度问题是在满足应急物流时间要求的前提下，更合理的安排车辆的运行路线，最大程度的节约运输成本，这对于提高应急物流效率是很有意义的。本文主要从以下三个方面进行研究：灾害应急物流相关概念、灾害应急物资需求相关预测，灾害应急物资配送车辆调度优化模型研究。在灾害应急物资需求的研究中，首先分析了灾害应急物资的概念和特点；并讨论了灾害应急物资的分类和分级，其次运用案例推理方法对灾害应急物资的需求进行预测；最后进行了实例验证。在应急物流车辆调度问题的研究中，本文首先介绍了车辆调度问题的提出、分类、典型问题的数学模型以及基本解决方法。并在此基础上提出了应急物流车辆调度问题，分析该问题与车辆调度问题的区别，并建立了微观应急物流车辆调度优化问题的数学模型，并对模型边界条件进行界定与说明，同时选择了求解该问题的算法─遗传算法。其次本文对遗传算法的特点及适用性进行了分析；最后，运用遗传算法对所建立的应急救助物资配送车辆路径优化模型进行了求解和实例验证。