近几年,国内外自然灾害、公共卫生事件、恐怖袭击等突发事件频发。突发灾害事件产生之后,各国、各级政府都要投入大量的人力、物力、财力,来减轻突发事件造成的人员伤亡和财产损失。随着中国政府和军队抗SASS疫情、抗震救灾(汶川、玉树地震)、抗洪救灾(舟曲)、抗旱救灾的胜利,学术界和相关部门对这一领域高度关注,应急物流正在成为管理学科、物流学科研究的一个新领域的同时,其研究的广度和深度与日俱增。军民融合式应急物流系统车辆调度相关问题的提出、研究和建设,将有效提高救灾、处突的社会效益和经济效益。本文从救灾、处突对物流的需求出发,通过对我国应急物流的现状和不足进行分析和借鉴国外应急物流的先进经验,提出了建设具有中国特色军民融合式应急物流系统的建议。在此基础上,本文从组织结构和功能体系两方面对军民融合式应急物流首次进行了系统的设计和构建。为了更好的解决支线配送运输“最后一公里”的问题,本文以车辆调度问题(Vehicle Scheduling Problem, VSP)为主要研究对象,以确定性车辆调度问题研究成果为基础,运用模糊数学的理论,对模糊条件下车辆调度问题模型和各种算法进行研究,从而提高救灾车辆运行效率。第一章绪论回顾了应急物流及VSP问题的研究成果,对其进行了整理、总结,介绍了该问题的研究现状,明确了研究路线、方法和技术路线。第二章对应急物流、车辆调度国内外文献进行了概述和分析,对研究问题的概念、内涵结合中国应急物流的具体国情进行了界定。第三章对军民融合式应急物流存在的问题进行了分析并提出了对策。第四章则是在上一章的基础上继续分析军民融合式应急物流系统模糊车辆调度问题,以车辆模糊行驶时间为信息参量,以时间最短和成本最小为决策目标,建立了该问题的数学模型,给出了求解该模型的遗传算法,说明了求解思路、计算步骤,并进行了算例分析。在进一步的研究中发现降低成本,一方面与运输距离有关,即运输距离越短,成本越低；另一方面与运输时间有关,即运输时间越短,成本越低。第五章采用一种随机的模糊逻辑遗传算法(Fuzzy logic guided genetic algorithms)来解决车辆调度运输问题。模糊逻辑主要用来调整基因交叉率和突变率,从而显示模糊逻辑遗传算法的有效性。并通过运用标准遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法来对模型进行求解,并对结果进行对比分析,可以发现,模糊逻辑遗传算法的表现要优于其他算法。第六章从宏观角度对应急物流系统车辆调度建立了相应的指标体系和评价模型,并通过实例证明了该方法的科学性和评估结果的有效性。第七章对全文进行了总结和展望,目前,我国还未形成系统的救灾、处突应急物流体系,本文研究的成果对于我国军民融合式应急物流系统的构建及与之相应的模糊信息下车辆调度微观、宏观研究具有一定的参考价值。