泥石流等突发自然灾害造成的人员伤亡和经济损失十分巨大,而应急配送中心选址问题则是应急救援方案中的核心环节,但是在我国仍然存在着布局不均衡、缺乏科学规划等问题,因此亟需对大规模应急配送中心选址问题进行深入的研究.影响应急配送中心选址的因素极为复杂,本文将救济物资效用、受灾区域满意度以及临时配送中心个数作为目标函数,建立多目标动态选址模型,提出一种改进的非支配遗传排序算法(NSGA-Ⅱ-TS),采用经典测试函数ZDT1、ZDT2、ZDT3、DTLZ2分析以及算例实证,验证NSGA-Ⅱ-TS算法的可行性和有效性.具体研究工作及创新如下:首先,对于多目标动态选址模型进行研究.针对突发事件具有突发性、动态性、时效性等特点,考察在固定应急配送中心无法持续给需求点提供物资供给时,以最大化救济物资效用和受灾区域满意度以及最小化临时应急配送中心个数作为目标函数,建立多目标动态选址模型.与传统静态选址模型的主要区别在于将需求点需求量的不确定性考虑进来,使得模型的适用范围更广.其次,对于多目标优化问题(MOP)的求解算法进行研究并改进.传统非支配遗传排序算法(NSGA-Ⅱ)得到的解集虽然均匀性和多样性较好,但其局部搜索能力欠佳,且易产生重复解.因此提出NSGA-Ⅱ-TS算法,设计一种新的变异算子,其变异个体从它的邻域产生,而非随机生成,减少个体重复的概率,同时将禁忌搜索思想引入到精英策略,增强算法的局部搜索能力.最后,设计实验分析NSGA-Ⅱ-TS算法的优越性.以经典测试函数ZDT1、ZDT2、ZDT3、DTLZ2为对象,从Pareto Front、世代距离以及Spacing三个指标值验证了算法的收敛性和分布性,实验结果显示相比NSGA-Ⅱ、MOEA/D、NSGA-Ⅱ-TS算法的收敛性以及Pareto解集的分布性均有显著的提升.在应急配送中心选址应用算例的分析中,结果表明该算法在物资效用、临时物资配送中心个数、灾区满意度上比传统算法NSGA-Ⅱ、MOEA/D更为合理,由秩和检验法说明所得最优解之间具有差异性,结果具备统计意义.本文所设计的NSGA-Ⅱ-TS算法还可以推广到其他类似问题的研究中,在突发性灾害危机的应急管理以及其它保障体系建设问题中具有较高的应用价值.