1、近年來各種自然災害頻繁發(fā)生.應急救援物資配送是快速挽救生命、避免災害擴大、減少災民損失、降低經濟損耗的關鍵環(huán)節(jié)，越來越受到政府以及廣大國內外學者的關注和研究.目前應急救援物資配送的研究主要集中在以應急救援物資配送的總時間最短、總成本最小為目標的數(shù)學優(yōu)化模型，探討應急救援物資供應地選址、對受災地區(qū)的應急救援物資分配、運輸車輛路徑安排(VRP)等領域，并針對各類應急救援物資配送問題研究了多種求解算法.但是由于應急救援物資配送具有突然需要、復

2、雜多變、時間緊迫、約束條件不一、需求量不確定等特點，很難構建出通用的應急救援物資配送的數(shù)學優(yōu)化模型.
　　本文結合災后應急救援物資配送方面的實際情況探討了更具現(xiàn)實應用的應急救援物資配送的數(shù)學優(yōu)化模型，并結合K-均值聚類算法和粒子群算法設計了更優(yōu)的應急救援物資車輛配送路徑.文章主要做了如下研究工作:
　　(1)在考慮受災地區(qū)對應急救援物資需求量大的基礎上，建立以應急救援物資配送的總成本最小、總的運輸時間最短、供應地和中轉地啟用

3、個數(shù)最少為目標的數(shù)學優(yōu)化模型.研究了包括各選省級應急救援物資供應地、備選市縣級應急救援物資中轉地、救援物資急需地三層結構的車輛安排、路徑選擇、物資配送的應急救援物資配送問題.并使用遺傳算法，通過Matlab7.1進行仿真實驗，求解獲得了近似最優(yōu)的三層應急救援物資配送方案.
　　(2)提出了一種結合K-均值聚類算法和粒子群優(yōu)化算法的新型的求解方法.在考慮受災點較多、分布較集中、救援物資需求量較小的基礎上，以總的救援物資運輸時間最小為