城市内部的突发事件往往会带来大量具有不确定性且种类繁多的救援需求,其应急救援工作具有救援周期短、路况时变性复杂等特点。为保证城市的健康与稳健发展,决策者需要根据实际情况在城市的某些区位中提前布置应急响应点,以保证需求发生后快速、高效、精准地将应急车辆派遣至救援点,并提供应急服务。在进行站点及车辆的部署时,需根据区域内不断变化的交通条件,以为城市居民提供较为高效且公平的服务覆盖。在实际救援过程中,两点之间的空间最短路径未必是时间最优路径。因此本文针对不同时间段的交通状态特征,分时段进行应急车辆的部署,目的是使各需求可得到由周边部署的应急车辆提供的快速救助。本文针对目前静态应急车辆部署方案所存在的局限性,构建了城市应急车辆动态部署策略,描述在交通系统动态性的基础上的城市应急车辆部署目标。特别的,本文较为系统的对国内外相关工作进行了分析与总结,提出了数据驱动的城市应急车辆动态部署机制。需要进行城市动态交通状态的划分,获得车辆在每条街道不同方向的速度变化情况。在得到地区内车辆的通行时间后进行分析,通过聚类算法找出车辆在不同时间段内,以及不同道路上行驶时间的规律性。通过滑块算法得到路网的模式变化的情况,其中临界点即为模式转变的分界点,得到路网在不同簇的情况下划分为的时间段分布情况,在不同时段内对应急站点采用不同的车辆部署。同时,本文在城市交通运行状态划分结果的基础上,考虑效率和公平性两个指标,对应急车辆部署模型及求解算法进行了研究。本文所构建的是最小化总救援时间的应急车辆覆盖规划模型,在模型的求解方面,考虑到一天分为不同时段,本文在传统遗传算法的基础上进一步考虑选取增强精英保留的多染色体遗传算法进行求解。对于求解所得到方案,使用覆盖率来评估车辆部署的效率,使用基尼系数来评估部署方案的公平性。并将动态部署方案与静态应急车辆部署方案进行站点覆盖范围以及公平性的比较,结果显示本文所设计的应急机制及数学模型具有一定的优越性和有效性。本文的意义在于提出了一种数据驱动的应急车辆动态部署框架,并适用于多类应急场景,可用于规划面向不同服务群体及站点等级的应急响应系统,高效提高应急服务的针对性。相较于传统的静态应急车辆部署,本文在应急准备时结合真实的交通信息,所提出的应急车辆动态部署机制为实际的组织运营提供了理论参考。