近年来,疫情这类突发公共卫生事件发生的频率越来越高,例如:2003年的SARS、2009年的甲型H1N1流感以及2020年的新冠肺炎疫情,这些疫情突然发生,具有很强的传染性,对人民的身体健康造成严重损害。为减轻这些疫情带来的损害,防止疫情扩散,需要积极开展应急救援工作,为事发区域提供大量的应急医疗物资。但在救援初期,应急医疗物资的数量有限,受感染地区的紧迫程度不同,如何公平合理的分配应急医疗物资,并将其运送到各个物资需求点,成为决策者需要思考的重要问题。因此,本文以疫情这类突发公共卫生事件为背景,主要研究应急医疗物资分配以及车辆路径规划问题,具体研究内容如下:（1）相关理论梳理。在对应急医疗物资的概念、特点以及分类进行阐释的基础上,明确疫情背景下应急医疗物资分配的特点和原则,梳理求解分配模型的相关算法。同时,对车辆路径问题的概念和分类进行总结,在此基础上,将疫情背景下应急医疗物资车辆路径问题与普通车辆路径问题进行比较,明确其特性,进行针对性改进,最后对求解应急医疗物资车辆路径问题的相关算法进行归纳总结。（2）服务紧迫度分析。首先,基于疫情的背景,对影响物资需求点服务紧迫度的因素进行分类整理,构建相应的评价指标体系;其次,分析常用评价方法的优劣势,结合疫情的特点,在TOPSIS法中引入B型关联度进行改进,在权重确定时,采用熵值法结合层次分析法的赋权方式,同时对整个评价过程进行梳理;最后,以湖北省受新冠疫情影响的17个地级市作为物资需求点进行算例分析,得出各个需求点的服务紧迫度,并将结果与直接运用TOPSIS法得出的结果进行比较。（3）分配方案制定。在应急救援初期应急医疗物资供不应求的情况下,以多应急配送中心、多物资需求点为研究对象,将各个需求点的服务紧迫度运用到模型的构建中,建立兼顾时效性和公平性的多目标应急医疗物资分配模型。最后以湖北省爆发新冠疫情为例,采用NSGA-Ⅱ算法进行求解,从决策者的角度分析得出的各个分配方案,同时将应急配送中心的物资储备量作为变量进行灵敏度分析。（4）车辆路径优化。在应急医疗物资分配方案确定的基础上,将实际分配量作为需求量,并结合疫情这类突发公共卫生事件的特点,对配送总成本的构成进行相应改进:以时间因素衡量行驶成本、以车辆数衡量固定成本、增加惩罚成本与政府补贴费用,最终建立了疫情背景下考虑服务紧迫度的应急医疗物资车辆路径优化模型,采用遗传算法对模型进行求解,并与不考虑服务紧迫度时的结果进行对比。本文共有图25幅,表26个,参考文献72篇。