尽管当今世界科技发展日新月异,但面对突发性自然灾害时,这些灾难的发生对于人类社会来讲,将会是一个巨大甚至可能是毁灭性的打击,自然灾害带来的将不仅是对人们的生存造成的不良影响,还会给社会的发展带来巨大的威胁。为了减少突发性自然灾害诸如地震所带来的各种损失,有关部门就要针对其应急系统对其进行有针对性的改进。因为只有当应急物流系统能够高效安全的运转,并拥有强大的柔性物流能力的时候,对于应急物资的运输才能得到技术上的保障。如果在灾难发生时,相关政府部门不能够快速的进行相对应的反应,且应急物流处理能力不够突出的话,随之而来的将是各种大规模的直接间接损失,所以在灾害发生之后采取及时的救助措施是非常有必要的。本论文主题将以地震为例,研究在地震发生后,有关部门要通过怎样的手段才能迅速的做出相应的准确反应,以应对地震所带来的人员以及经济上的损失。而之所以研究地震,则是因为地震相关研究中有两个难题始终等着研究人员们攻破,其中一个难点就是,地震作为一种突发性自然灾害,它是很难被人为的预测或预报的;另一个难点则是,就算能够在一定程度上对地震的来临进行预报,也因预报时间与地震发生时间之差太小,救助的应急物资很难及时抵达灾区。因此,在应急救援的过程中,相关的政府应急救援部门就不得不面对这样一个问题:如何才能快速有效地,将周边地区的应急物资保质保量的在规定的时间内运输到灾区。这就对地震应急物流的路径规划的合理性与有效性提出了很高的要求。这就对应急物流的路径规划的合理性与有效性提出了很高的要求。我国虽已初步构建了应急物流系统,但是针对灾区内应急物流路径规划问题,现有的应急物流路径规划系统在实际情况下很难有效地为政府相关部门制定运输策略提供系统科学的依据,现如今这样一个阶段路径优化问题中虽然已有对智能算法的应用,但是对算法的改进还不够完善。特别是在应急物流路径规划方面,作为应急物流领域研究中的热点问题,对突发事件的应急救援起着重要作用。采取什么样的算法才能使路径规划模型得到的解最优化,如何设计合理有效的应急物流路径一直是国内外学者研究的重点。本文主要是研究地震应急物流路径如何进行优化设计,以时间效益最大化为主要目标,成本最小化为次要目标,构建一个有能力约束的、带时间窗的多目标路径规划优化模型,把模型运用于实例,从而做出合理的路径规划。分析比较各启发式算法的优缺点,采用遗传-模拟退化的蚁群算法。然后在合理假设的基础上,建立数学模型,运用MATLAB进行编程,并通过实例仿真对模型进行实证分析,证明模型和算法的有效。