人类对各类突发事件的预警能力在科技突飞猛进的现代已经有了极大程度上的提高，但是由于事件后果的严重性，突发事件对居民的生命安全和社会的发展构成了极大的威胁。突发事件发生后往往需要大规模地应急救援物资输送，应急物资的有效保障是应急管理顺利进行的关键要素。应急响应初期由于信息的高度不确定，对于各受灾点、各种应急物资分配的优化决策尤为重要，它不仅是挽救生命和财产的必要保证，还具有稳定灾民情绪、避免极端事件发生的社会作用，同时，分配决策直接影响到下层应急调度的进行。因此，对应急物资公平分配决策优化问题进行研究，具有一定现实意义。在国家自然基金的支持下，本文针对突发事件应急响应所面临的不确定环境，应急物资公平分配决策的优化进行了研究，为我国应急物流管理体系的完善提供理论依据。首先，明确了突发事件、应急物流、应急物资分配的内涵，对应急物流尤其是应急物资分配的研究进行了综述，提出现有研究的可借鉴之处和不足。其次，针对不确定环境下应急物资公平分配问题，从不确定环境的情景构建、公平分配理论和多目标优化理论对三个难点进行分析，以情景构建理论为基础来描述应急响应期的不确定环境、以公平分配理论为基础来构造应急物资分配的公平目标、以多目标最优化理论与技术来支持多目标模型的求解。在此基础上，本文分别对针短缺时拉动式应急物资公平分配问题和不确定环境下推动式应急物资公平分配问题进行了详细的研究。针对短缺拉动式分配问题，建立了以最大最小满足率为公平目标、以系统效用总和为效用目标的整数规划模型，提出启发式多目标粒子群算法求解冲突多目标的帕累托占优解，通过对决策偏好的分析，多目标模型的折衷优化方案。针对不确定需求的推动式分配问题，通过不确定信息，构建突发事件的情景，建立了以基于情景的救援效用和分配公平期望为目标建立随机规划模型并设计算法求解，得到不确定环境下基于情景的应急物资公平分配策略。针对推动式和拉动式两个模型分别进行了以汶川大地震为背景的案例分析，证明了模型和算法的合理性与有效性。