近年来,随着工业化、信息化、全球化进程的加快,社会结构的变迁,人类受到各种突发事件如地震、海啸等频繁侵袭,我国也进入了自然灾害高发期。为了降低突发事件给人们生命财产带来的损失,应急管理受到各国政府及学者的关注。在应急系统中,应急物资的有效保障是应急管理成败的关键要素之一,而血液作为一种特殊的应急物资,在医疗救援中有着不可替代的作用。但是由于灾后救援血液的需求预测非常困难,盲目扩大采血、调血规模往往导致严重的血液报废压力和资源浪费,甚至引发血荒。同时,受灾血站采供血能力的失效及灾后路阻情况却会导致部分紧急用血需求的供应中断,影响灾后救援工作的顺利进行。在国家自然基金项目的支持下,本文对应急救援血液的优化调度问题进行了系统的研究。首先从应急管理、应急物资调度、供应链风险和易腐品供应链四个方面进行了理论概述,并从宏观角度总结了国内外血液保障体系的发展情况,提出了我国血液应急保障体系建设的发展方略,特别是在实际背景了解与借鉴现有研究成果的基础上,提出了血液应急调度的特点。结合血液的易腐特性及血液应急调度的特点,本文建立了在物联网技术支持下的多时段、多类型血制品、多种运输方式的优化调度模型,通过合理决策自采血、外调血数量,降低血液救援保障响应时间和调度成本,减小血液报废压力。并采用ILOG CPLEX软件对模型进行求解,结合汶川特大地震的实际案例,通过仿真结果证明了所建模型的有效性和实用性,并给出了基于供应中断情景的调度策略,表明该模型能够有效应对血液应急调度过程中的供应中断情况。最后,本文设计了结构化实数编码的启发式遗传算法,在借鉴传统遗传算法选择、交叉、突变基本操作的同时,加入了针对该特定问题的规则设计和改进,在数值试验中,将该算法求得的满意解与ILOG CPLEX优化软件求得的精确解进行比较,Gap值均小于5%,特别是在求解大规模问题时,计算速度优势明显,可以在应急调度允许的计算时间范围内求得满意解,证明了算法设计的合理性、有效性。