洪涝灾害是一种常见且对社会经济和人民生命财产危害严重的自然灾害。城市洪涝灾害突发事件的爆发往往会产生大量、急迫的应急物资需求,需要快速、高效、精准地将多种应急物资送达灾区。本文针对城市洪涝灾害发生时的应急物流实践需求,综合运用物流管理、系统工程、智能优化、决策支持等理论方法,研究解决城市洪涝灾害应急物流中的应急物资需求预测、应急物资调度与分配、运输资源配置优化等一些关键共性问题。以有效提供灾区所需应急物资为目的,以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目标,同时兼顾物资仓储、调配、运输等环节所产生的成本损耗,建立针对城市洪灾物资调配和运输系统优化的理论方法。本文开展的研究工作主要包括:(1)洪涝灾害的突发性及不确定性使得灾害发生后,难以搜集到大样本数据对应急物资的需求量进行准确预测。以灰色系统理论为基础,提出了一种改进GM(1,1)动态预测模型,结合库存管理方法构建应急物资动态需求预测模型。结合洪涝灾害真实案例,对所提出的模型有效性进行了验证。算例结果表明,改进的GM(1,1)模型具有可行性与实用性,比传统GM(1,1)模型具有更高的预测精度。(2)应急物资调度是自然灾害和突发事件救援工作的重要保障,科学地进行应急物资的运输与分配是实现高效救援的关键。针对洪涝灾害的应急物资物流特征分析,考虑直升机、汽车、火车三种运输方式,建立正向物资调度和逆向回收两阶段应急救灾物资模型。目标函数为运输费用总成本最小化与救灾时间满意度最大化,设计粒子群优化算法实现正向物流及逆向物流的应急物资分配与运输决策。实验结果验证了所建立的模型和算法的有效性与稳定性。(3)针对洪涝灾区应急物资分配问题,构建结合“互联网+”的研究框架,设计决策层与执行层实时交互的混合优化方法。利用执行层得到的初始数据,对灾区物资需求进行实时需求点估计。依据救援频率、伤亡率、弱势群体比率、降雨量和建筑损坏程度五个洪涝灾区关联属性,设计无监督聚类分析算法,得到受灾区域划分。明确物资分配区域的紧急度优先级,依优先级权重次序将应急库存剩余应急物资分配到灾区。实时更新灾区物资需求估计,直到灾区需求达到预设满足程度。算例结果表明,该方法能够在需求满足比率和时间分配成本两方面实现系统优化。(4)针对自然灾害后的应急调度与配送问题,以三级多源配送系统为研究对象,考虑实时交通信息更新对配送方案的影响,构建了基于公平分配满足度水平最大的数学模型,并设计了嵌入禁忌搜索的混合遗传算法对问题进行求解。结果表明,引入实时交通信息相较于静态情景,具有更高的救灾满意度和更快的响应速度。本文研究成果可为我国城市洪涝灾害应急救援工作提供借鉴,以进一步提高应急救援效率,提升救灾满意度,降低经济成本,减少灾害损失,增强我国城市应急救援能力。