化工园区作为一个易燃、易爆、有毒重大危险源高度集中的区域,一旦发生火灾、爆炸或毒物泄漏扩散等事故,将造成一系列的连锁反应,并产生灾难性的后果。为此,利用大数据、人工智能等高新技术提高化工园区风险感知、监测预警、协同救援和应急处置的能力,已成为新发展格局下的重点领域之一。其中,化工园区应急物资分配是开展危化品事故应急救援的基础,是体现化工园区应急管理能力的一个基本要素。主要研究在危化品事故发生后,如何有效利用智能决策理论和计算机辅助工具,快速给出合理高效的应急物资分配方案,使得各储备站的应急物资能够及时、连续的送达事故救援现场,为应急救援和处置提供强有力的物资保障,最大限度的降低二次事故或多次事故发生的风险。然而,已有研究大都只考虑时效性,忽视了应急物资补给的连续性,且大都基于单目标优化算法来实现多个目标的求解,不能在多个目标之间达到一个较好的平衡。为此,本文研究了化工园区应急物资多目标分配问题。论文主要工作如下:（1）阐述了化工园区危化品事故应急物资分配的研究背景和意义,分析了国内外对化工园区应急决策领域的研究现状,并指出存在的不足,从而提出所要解决的问题和本文的研究方向。（2）论述了多目标优化的理论概念、数学模型和常用的求解方法,介绍了进化算法的原理,阐述了一些经典的多目标进化算法和评价标准,并着重介绍了第二代非支配遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II）。（3）构建了一种面向多储备站、多种应急物资、单事故点的应急物资多目标分配模型,以最早应急响应时间最小、最大部署时间（即最后一批物资到达的时间）最小、总部署时间最小和参与救援的储备站数最少为优化目标。此外,分析推演了满足物资连续消耗的约束条件,然后基于非支配排序遗传算法和启发式策略设计了一种化工园区应急物资多目标分配算法。对比实验结果表明,所提方法同时兼顾了化工园区应急响应的连续性和时效性要求,可为危化品事故应急救援提供更多更好的应急物资分配方案。（4）针对化工园区危化品事故发生后潜在的多米诺效应,构建了应急物资多阶段分配模型,并基于非支配排序遗传算法设计了相应的应急物资多阶段分配算法。实验结果表明,与已有方法相比,所提方法可以有效的对多米诺事故做出快速响应,实现不同阶段间的物资连续分配,为具有多米诺效应的危化品事故的应急救援和处置提供了一个有益的尝试。