近年来,全球自然灾害和突发公共卫生事件一再发生,快速提高救援效率是应急救援的核心任务。为了降低灾区人民的死亡率,减轻灾害对受灾人员生命安全的影响,应急物资的及时送达变得至关重要。合理安排应急物资的配送路线能有效地提高救援效率,因此研究应急物资配送路线问题具有一定的价值。目前,现有文献大多研究关于应急物资配送的纯车辆路径问题,考虑到灾区路况以及应急物资的需求紧迫性,本文将研究串联式“车辆-无人机”联合配送救援物资的路线问题,以提高应急物流系统的救援效率。论文首先分析了有关应急物资的车辆路径问题的相关文献。在考虑因路面破损,导致部分车辆短期内无法通行的情况下,提出基于“车辆-无人机”串联模式的应急物资配送路线问题。据此建立了混合车辆-无人机路线问题（Hybrid Vehicle-Drone Routing Problem,HV-DRP）的数学模型。该模型中车辆充当移动站点的角色,车辆携带着无人机和救援物资从仓库出发访问车辆站点（即中间站点）。此时车辆在站点发射无人机,当无人机服务完受灾点之后车辆会在同一站点或其他站点接收无人机,这就要求车辆和无人机在时间上的配合,即车辆在发射或接收无人机时两者必须在时间上同步。该模型以最小化受灾点等待时间之和为目标,同时考虑无人机的负载能力和续航时间约束。此外,使用LINGO求解器对小规模算例进行精确求解,验证了本文模型的有效性。本文所研究的HV-DRP为非线性整数规划问题,它属于NP难问题,在求解大规模问题时短时间内无法采用精确算法求解,因此本文设计单亲遗传算法对不同规模算例求解,该算法主要包括两个阶段:第一阶段构建车辆路线,第二阶段在获得车辆站点顺序的基础上构建无人机路线。结果表明本文设计的单亲遗传算法在解的质量、速度及稳定性方面存在一定的优势,因此该算法具有一定的可行性和有效性。最后将本文提出的HV-DRP问题与纯车辆路径问题（VRP）进行对比分析,结果表明“车辆-无人机”串联模式相比于纯车辆模式能够减少受灾点的等待时间之和,提高救援效率。因此本文提出的数学模型和算法能够为应急物流和车辆-无人机联合配送路线问题的研究提供理论支撑和现实依据。