重大突发公共卫生事件下如何迅速制定并实施应急物流方案对于保障人民生命安全尤为重要。目前我国应急物流体系还存在应急物资配送方案不合理,应急物流车辆运输时间不能满足医疗点的要求导致应急医疗物资时效性较差,运力浪费造成运输成本过高等问题。怎样在符合各医疗点紧急程度特点的基础上,提高应急物资配送的时效性,且尽可能降低运输成本,是决策者须解决的问题。基于以上需求,本文基于重大突发公共卫生事件特征,围绕应急物流需求及影响因素,展开城市应急物流车辆配送路径优化研究,旨在合理制定应急物资配送方案,提高应急物流效率、降低应急成本。本文综合运用文献分析法、定性分析与定量分析相结合、算例对比分析等研究方法,对重大突发公共卫生事件下应急物流车辆路径问题展开研究。首先,在重大突发公共卫生事件下应急物流的需求及其主要影响因素分析的基础上提出重大突发公共卫生事件下的城市应急物流车辆路径问题,分析需求紧迫度在应急物流车辆路径优化中的应用;其次,基于文献分析及实际调查等方法,构建科学的医疗点紧迫度评价体系,运用多目标优化理论,以运输时间最小化、综合运输成本最小化为优化目标,构建重大突发公共卫生事件下城市应急物流车辆路径双目标优化模型;然后,论文在重新设计粒子编码的基础上从惯性权重递减方式、粒子更新机制、全局最优粒子选取机制三个方面设计改进的多目标粒子群算法（MOPSO）并求解模型;最后,以武汉市新冠肺炎疫情时期应急物资配送问题为例,验证优化模型和设计算法的有效性。研究结果表明:本文考虑需求紧迫度的城市应急车辆路径优化模型及其求解算法可行。考虑医疗点紧迫度的方案在提高0.87%平均运输时间的情况下降低了56.36%的平均运输风险值;与标准MOPSO的求解结果相比,改进MOPSO求解的方案平均综合运输成本降低了7.50%,平均运输时间缩短了3.82%,平均运输风险值降低了20%,表明了改进MOPSO有更好的寻优能力。