随着我国社会的高速发展,国民幸福指数不断提升,然而在和谐发展的过程中,也不乏各种突发应急事件的发生。近年来发生的一些大规模地震例如汶川、玉树地震等造成的灾害覆盖范围极大,导致财产损失和人员伤亡惨重。地震发生后需要决策者做出快速响应,救援初期急需大量各类应急物资,为了尽可能减少地震灾害后造成的损失,需要科学有效的运输调度。因此本文以地震灾害发生后的初期救援阶段为背景,对应急物资调配问题进行分析和研究,为政府等相关震后应急物流管理部门提供决策参考。首先,介绍了震后应急物流的相关体系是如何形成的。震后应急物流弱化了经济效用,响应阶段考虑不同目标,通常将时间效益和灾害损失最小化作为目标。本文论述了地震灾害的特点和震后应急物资的需求、供应特性,总结了方便求解模型的分类标准和方法。利用BP神经网络构建了地震伤亡人口预测模型,提出了一种改进的震后初期应急物资估算方法。分析了震后应急物流网络的构成和特点。其次,通过分析发现目前多数关于震后应急物流的研究只局限于单目标和单一的车辆调度问题。本文构建了适用于快速响应震后初期救援的应急物资三级运输网络,基于上层节点间的应急物资总配送时间最短和下层受灾需求点的总需求满足率最大设计了双层数学规划模型,模型中考虑多种运输方式。介绍了双层规划的基本形式和解决不同问题的求解方法。基于遗传算法设计了分层求解和循环求解两种求解方式。最后,以汶川地震为例,对震后初期应急物资调配问题进行仿真求解。先通过需求点反馈的受灾人口数量对物资需求量进行间接估算,将受灾区域进行划分并用K-means算法对需求点进行聚类分析。然后列出各级节点的物资量,仓储容量和运输方式情况。通过设计的算法分别对模型进行求解,得到各类运输工具的调度方案,节点和受灾点、临时救助点的物资分配情况并对比两种算法的性能和实际可行性。