我国是世界上受自然灾害影响最为严重的国家之一,灾害分布地域广泛、种类繁多、发生频率高、造成损失严重。面对日益频发的自然灾害,急需建立一套高效、可靠、稳定的应急物资敏捷保障体系,最大限度地降低灾害造成的损失。从近几年灾后救援工作实践情况来看,灾后应急物资敏捷保障系统仍存在三个急需解决的关键问题。第一,应急物资如何合理分配,需要考虑供应点、配送中心及受灾点的地理分布及交通状况,对物资的种类、数量进行优化；第二,临时应急设施如何选址,需要考虑受灾点的地理分布与分配关系,对设施的数量、位置进行优化,降低配送中心的运作成本及车辆的配送成本；第三,配送路线如何优化,应急物资配送的“最后一公里”尤为重要,需要考虑受灾点地理分布、路网状况及车辆数量和容量限制等因素,对配送路线进行规划,保障应急物资及时的送到灾民手中。上述问题彼此之间相互依赖、相互影响,有必要对其进行组合优化,因此论文主要从以下3个方面开展了研究。首先,论文研究了分配-路径组合优化模型及算法。针对灾后紧急响应阶段的应急物资配送问题,构建了一个包含救灾物资储备库、应急物资配送中心及受灾点三层结构的应急物资敏捷保障体系,建立相应的以总时间最短为目标的组合优化模型,据此优化应急物资的分配与车辆路径的安排。根据该模型的特点,提出一种基于节约里程法和最小费用最大流法的改进蚁群算法,通过实例分析验证了模型和算法的有效性。其次,论文研究了选址-分配组合优化模型及算法。考虑大规模自然灾害应急物资需求大批量、多品种、多周期等特征,构建了一个以应急物资未满足率最小、系统总时间最短以及系统总成本最小为目标的组合优化模型,据此优化临时应急设施的选址与应急物资的分配方案,采用分层序列法求解该多目标优化模型。考虑灾后应急物资需求与供应信息的不确定性,在上述模型的基础上,建立模糊多目标优化模型,并采用epsilon约束法对模型进行求解,实例分析表明,该模型和求解方法能为决策者提供不同偏好下的应急物流方案。最后,论文研究了选址-分配-路径组合优化模型及算法。在考虑需求不确定性的基础上建立一个双层优化模型,上层模型以最晚运达时间最小、配送总成本最小及车辆载重利用率最大为目标,优化灾区应急物资配送中心的选址以及车辆路径安排；下层模型以运输总成本最小为目标,优化应急物资集散点的选址及应急物资的分配。设计一种自适应遗传算法,使用轮盘赌、可变交叉率和变异率等策略防止算法过早收敛问题,并通过特定的实值编码及评价函数处理模型中的约束条件,最后通过实例分析验证模型和算法的有效性。此外,针对问题的多目标性,提出了基于NSGAII的多目标进化算法,算例分析表明算法求解出的帕累托最优解数量多且分布均匀,算法具有较好的收敛性和运算效率。为了实现应急物资的敏捷保障,本文研究了应急物流系统中应急物资分配、应急设施选址及应急车辆路径的组合优化问题,为应急物流系统优化理论提供了新的思路与方法。将实际问题用合适的参数、变量和表达式进行数学抽象,构建优化模型,并设计相应的求解算法,能够为应急救援的组织部门提供辅助决策支持,具有一定的实际意义。最后对应急物资敏捷保障的研究进行了展望,指出考虑公平性的应急资源配置问题、考虑灾民心理行为的应急救援问题以及考虑多种配送方式下不同灾区间应急物资的调配问题是值得进一步研究的理论问题。