近年来,世界各地疫情频发,如SARS病毒、甲型H1N1流感、非洲埃博拉病毒以及2019年的新冠肺炎疫情。这些突发公共卫生事件不仅引发了全球范围内巨大的人员伤亡和严重的经济衰退,并且在一定程度上给人类带来了持续恐慌、抑郁等心理创伤。应急药品在重大传染病疫情中起着至关重要的作用。而疫情暴发后,应急药品面临供不应求的局面,同时由于疫情的突发性,导致需求信息的不确定性,这进一步加大了物资分配的难度。因此,针对重大突发公共卫生事件,准确预测各类药物需求量并根据各个疫区的时变需求和供应商的弹性供给计划研究有限应急药品的分配方法,能够在有效缓解患者痛苦的同时最大程度地降低救援成本,减少疫情给人类社会带来的财产和生命损失,是一个具有重要现实意义的研究问题。本文在归纳和总结突发公共卫生事件下应急资源需求预测、应急资源分配模型、应急物流网络设计、考虑心理或行为的应急管理问题等相关研究的基础上,提炼了突发公共卫生事件下应急药品需求预测与分配决策的两阶段研究问题,考虑到各疫区的疫情扩散特征和患者的心理痛苦成本,提出了突发公共卫生事件下应急药品需求量预测与分配的方法。本文的研究主要分为以下几个方面:（1）突发公共卫生事件下各类应急药品的需求预测。首先,给出经典SEIR传染病模型的具体描述。其次,以新冠肺炎疫情为例,分析其传播特点,并根据传播特点对经典SEIR模型进行改进,构建改进的SEIRD模型。然后,利用参数反演的方法获得模型参数的具体数值,并代入模型求解得到各个疫区每天的患者人数。最后,将所研究的时间范围划分为多个周期,计算每个周期各疫区对各种药品的需求量。（2）突发公共卫生事件下各类应急药品的分配方法。在进行药品分配时,根据需求预测的结果获得需求信息,并收集各个供应商的供给计划。其次,确定分配目标,本文的分配目标是:救援成本最小化、患者痛苦成本最小化、分配公平性最大化。进一步,在不同周期供需动态变化的基础上,构建兼顾救援物流成本、患者痛苦成本和分配公平的多目标药品分配优化模型。最后,利用优化算法求解模型,形成最终的供给与分配方案。（3）以湖北省新冠肺炎疫情为例进行实例分析。应用本文所提出的应急药品需求量预测模型,对湖北省四个城市的患者人数进行预测,获得药品需求量信息,进一步利用药品分配优化模型获得有限应急药品的分配方案,最后对预测结果准确性和分配结果合理性进行了具体的分析,验证本文所提方法的可行性和有效性。本文立足于突发公共卫生事件下的有限应急药品需求预测与分配问题现状,考虑了疫情传播特征和患者心理痛苦成本,使研究更加贴近现实情况。本文所提出的方法为突发疫情下有限应急药品需求预测与分配问题的相关研究提供了方法层面和应用层面的参考。