突发事件发生后,如何尽快将应急物资送达灾区是救灾工作的关键,但地震、洪水等自然灾害可能对灾区内路网造成破坏,导致车辆难以抵达全部受灾点。在此类情况下引入新的运输工具进行配送,对探寻新的赈灾应急物流模式、提高配送效率以及保障人民的生命财产安全都具有重大现实意义。论文首先对卡车与无人机协同配送的研究背景、相关理论基础和国内外相关研究综述进行总结,发现现有研究主要集中在城市物流方面,且在映射模式上主要采用一辆卡车携带一架无人机的配送模式。据此,本文的研究方向为:自然灾害场景下,多辆卡车携带多架无人机的卡车与无人机协同配送问题研究。考虑到突发事件发生时灾区内路网信息的不确定性,在模型中引入卡车限行区,根据无人机特点对无人机载重量和飞行时间加以约束,根据应急物流的弱经济性和需求紧迫性,在模型中引入时间窗约束,构建以最晚到达配送中心的时间最小为目标的混合整数规划模型。对现有元启发式算法进行概括和比较后,选择使用遗传算法对该问题进行求解,并通过精英选择方法改善遗传算法中常出现的早熟现象。算例分析结果验证了模型和算法的有效性。研究以7·20郑州特大暴雨事件作为实例背景,首先对收集到的小区信息进行聚类,得到实际计算中需求点的位置信息,然后根据各小区户数及实际入住率得到各需求点的需求量,将相关数据带入模型后进行求解,得到最晚到达配送中心的配送时间。最后通过与传统卡车配送方式的比较,得到结论:采用卡车与无人机协同配送方式能显著缩短自然灾害下应急物流配送时间。该研究开发了应急物流中多卡车多无人机协同配送模型,遗传算法求解及实例计算证明模型可用性好。本研究有助于提升自然灾害下应急物资保障效率,也可为突发事件应急配送模式研究提供借鉴。