高速铁路具有速度快、运量大的特点,高速铁路的出现极大地加强了城市间联系,方便了人民出行,加强了城市间商业往来,推动区域经济发展,促进城市群崛起。伴随着高速铁路的快速发展,也逐渐暴露出现行应急管理体系中的不合理之处。而铁路突发故障应急资源调度是应急管理体系重要组成部分,本文先对细菌群体趋药性算法进行合理改进,然后将改进的算法应用于铁路突发故障下应急资源调度的研究中,主要内容如下:首先,通过分析铁路突发故障、导致铁路突发故障原因和铁路突发故障下所需应急资源资源及其分类,在此基础上给出一种适用于区域不同铁路局间协作的铁路系统重大故障应急管理体系。其次,通过对细菌群体趋药性算法的深入研究,发现导致其收敛速度不够快、解数量不够多、解分布不够均匀的原因。引入混合改进粒子群算子、动态反向学习算子、外部繁殖算子以及自适应多样性维持算子对细菌群体趋药性算法进行改进,得到改进的多目标细菌群体趋药性算法。利用12个基本测试函数测试了改进细菌群体趋药性算法的性能,并将其测试结果与改进的非支配排序基因算法、基于分解的多目标进化算法、细菌群体趋药性算法以及基于网格的细菌群体趋药性算法测试结果进行比较,证明了提出的改进细菌群体趋药性算法的有效性。最后,研究了考虑应急资源需求不确定性的铁路突发故障应急资源调度的模型和求解方法。针对铁路突发故障应急资源需求的不确定性,通过对故障数据库中以往相似的场景研究分析以及专家的预测,对应急资源的需求进行合理的预测,在此基础上建立以应急救援时间最短和应急资源运输成本最小为目标的多目标铁路突发故障应急资源调度模型,并利用改进的多目标细菌群体趋药性算法进行求解,得出合适的应急资源调度方案。