近年来，全球灾难频发，给整个人类社会造成了巨大的损失。做好应急救灾工作可以大大减小灾难带来的损失。应急救灾工作通常从两方面着手：灾前预警以及灾后应急。灾前预警对于可预测的灾害，通过对灾难的提前预警来实现减轻灾难造成更大的损失。而对于难以预测的灾害，灾前预警工作效果有限，此时，灾后应急将发挥更重要的作用。
　　针对灾后应急救灾工作，以灾后应急设施选址与物资分配问题作为研究主体，将应急设施选址、人员疏散以及物资分配问题进行统一决策。从整体最优的角度出发，将三种灾后应急设施进行一体化布局，达到整体最优的效果。在模型方面，针对物资充足与物资不充足情况分别进行考虑。在物资充足的情况下，以最小化成本为目标，建立混合整数规划模型；在物资不充足的情况，目标函数则在设施建造费用以及运输距离最小化的基础上，增加了最大化存活率的目标。通过非线性生存率函数刻画不同受伤程度的伤员在不同需求满足情况下的生存概率，从而建立多目标非线性混合整数规划模型，并研究不同场景下各类伤员的物资分配优先级。求解算法方面，针对物资充足情况采用改进的Benders分解算法进行求解；对于物资不充足的情况，采用双层启发式算法模拟退火与粒子群算法进行求解，并对粒子群算法进行改进。
　　实验部分以汶川地震为背景设计算例，验证模型及算法的有效性。在物资不充足的情况下研究不同受伤程度伤员物资分配优先级的影响因素。通过实验分析发现，改进后的Benders分解算法收敛速度更快。改进后的粒子群算法在解的质量以及稳定性方面都有所提升。伤员优先级方面，受灾点的医疗水平、伤员物资需求量等因素对于制定物资分配方案时各类伤员的优先级都有影响，因此，在制定物资分配策略时，应综合考虑地区、伤员和灾难等级等整体情况，从而在物资不充足的情况下制定出最优的分配方案。