灾后应急易腐物资的分配是应急资源调度的重要组成部分,对减少灾害损失、人员伤亡,提高救援工作效率,降低灾民心理压力等具有重要意义。然而,由于在实际救援中,受灾点的需求信息往往难以在第一时间确定,对于应急易腐物资的需求量往往是模糊的,加之受气候等不可抗力因素的影响,腐败率的变化也变的模糊,传统的配送无法满足受灾点的需求,因此,为了有效地提高救援工作效率,本文以配送延时惩罚和腐败成本最小、需求未满足度最小为双目标,考虑物资充足和物资短缺两种情形,构建车辆路径配送优化模型并设计算法进行求解。论文的主要内容和创新成果如下。腐败率模糊下物资充足的应急易腐物资配送优化模型及求解。在配送中心物资充足的情况下,考虑腐败率、需求量模糊的情形,以配送延时惩罚和腐败成本最小、需求未满足度最小为双目标,构建应急易腐物资车辆路径配送优化模型。针对模型中包含的受灾点对应急易腐物资的模糊需求量和腐败率,利用三角模糊数及其思想来表示,运用最可能值权重法对模糊需求和腐败率进行处理,然后利用差分进化算法的思想,结合鲸鱼优化算法设计了改进的差分进化鲸鱼优化算法（DE-WOA）对模型进行求解,这对于求解车辆路径问题是一种新兴的算法。最后,以四川省北部阿坝州九寨沟县地震为实例进行分析,证明了所提模型在灾后应急易腐物资配送中的可行性和实用性,通过与标准鲸鱼优化算法的求解结果对比显示改进鲸鱼优化算法的收敛速度更快,整体优化效果提升了23%,进一步验证了所设计改进算法的有效性。腐败率模糊下物资短缺的应急易腐物资配送优化模型及求解。在配送中心物资短缺的情况下,考虑腐败率、需求量模糊的情形,以配送延时惩罚和腐败成本最小、需求未满足度最小为双目标,构建应急易腐物资车辆路径配送优化模型。利用三角模糊数和最可能值权重法对模型中的模糊数进行处理,且由于灾害的波及范围广导致受灾点所在区域往往是跨地区的,为了使配送更加具有“公平性”,考虑受灾点间的距离及需求量并采用K-means++聚类算法对受灾点按区域进行聚类,然后再利用改进的差分进化鲸鱼优化算法对不同聚类区域的应急易腐物资的配送进行优化。最后,通过数值算例证明了模型在灾后应急易腐物资配送中的可行性和实用性,通过与单阶段鲸鱼优化算法对比显示两阶段改进差分进化鲸鱼优化算法的收敛速度更快,求解效果更好,整体优化效果提升了33%,进一步验证了所设计改进算法的有效性。