纵观几千年人类历史我们可以清楚的发现:自然灾害连年频发,事故灾害屡禁不止,公共卫生事件无法杜绝。一方面,我国幅员辽阔,既有易受海啸、台风侵袭的广阔海岸线,又有大量地质活动留下的隐患导致地震、泥石流等自然灾害连年发生。另一方面,全球一体化进程不断加快,全球性公共卫生事件对我国的影响也越来越严重。这些很难预测、无法预防的灾害不仅每年夺取太多人的生命,还给使国家经济受到很大的创伤,甚至影响到了社会的发展和进步。为此,政府建立了合理高效的应急处理机制,力争在灾害发生后在最短时间、以最大效率把应急救援物资送到医院和灾区,尽可能把灾害影响降到最低。各类应急救援物资能否保证迅速到位取决于能否第一时间选择最优的应急救援路线,但是,在应急运输背景下进行路径选择并不简单,既要考虑各需求点的需求量、路径的连通性,还要考虑到时间上的限制、车辆的调配等关键问题。本文以突发公共卫生事件下的车辆路径规划为研究对象,在分析国内外相关研究现状的基础上,对应急条件下的车辆路径规划相关理论进行分析,包括突发事件成因和对交通运输的影响、我国应急响应体系以及车辆路径问题的分类和模型。然后,针对传统遗传算法中存在的缺点,结合本文需要解决的应急车辆运输路径优化实际要求,提出了改进遗传算法数学模型,并结合西安市新冠肺炎定点医院作为配送点,对其医疗物资的需求和配送进行实例验证,得出了最优配送路径和最少所需车辆数。本文研究可以为应急管理相关单位和人员提供有效参考。本文设计的应急运输路径优化数学模型引入了时间奖励成本,结合时间惩罚成本可以极大地鼓励配送车辆更早的配送应急物资,防止车辆在时间窗截止之后进行配送。同时,鉴于遗传算法局部寻优能力的缺陷,在遗传算法中加入了模拟退火算法的思想以确保算法保持良好的性能。此外,本文采用对比分析法分析了锦标赛和轮盘赌策略,以选择更适合本文算法的策略。同时,采用实验分析法确定了算法的相关参数,以确保算法的有效性。