近几年,随着各类突发公共卫生事件的爆发,特别是2019年底新冠疫情的爆发,对我国经济发展和社会安定造成了巨大影响。突发公共卫生事件发生后,城市应急物流系统在应对突发公共事件中发挥着至关重要的作用,而在实际的城市应急管理工作当中,最终要落实到应急资源的管理和使用上。其中,应急物流中心的位置以及末端物资配送路径对于提高应急物资的配送效率、发挥应急资源的最大效益、减少人员的伤亡至关重要。因此,研究突发公共卫生事件下的应急物流中心选址及路径优化策略,对于城市减灾和公共安全的保障具有重要意义。本文的主要研究内容如下:（1）首先对国内外关于应急条件下的选址、选址-路径优化以及路径优化这三个方面问题的研究现状进行总结分析,归纳出既有文献的可借鉴之处和不足之处,提出了本文的主要研究内容和实现方法。（2）为了改善在突发事件下使用配送中心的急迫性和传统选址问题中的土地资源问题,同时考虑城市交通网络和应急设施选址决策之间的相互影响,本文提出了一种可行的快速选址方法,以现有的城市物流配送中心为应急救援节点,相邻的道路为边,构建成突发事件下的城市应急配送网络。运用复杂网络的Network X算法对该应急网络进行拓扑分析,选择出应急网络中的重要节点,将这些节点作为备选的应急物流配送中心。（3）为提高突发公共卫生事件下城市应急配送系统的效率,实现应急物流中心的快速选址,本文将应急配送中心的选址问题和应急物资配送路径问题相结合,对两个问题进行集成化决策,以应急系统总成本最小为优化目标,建立了多供应点、多需求点的单目标选址-路径模型。在此基础上,设计了一种改进的遗传算法,通过算例分析来验证所建立的模型的合理性和算法的有效性,从备选的物流中心中确定出最优的应急选址方案。（4）为了进一步研究应急物资的末端配送路径问题,本文分析了道路完全畅通和考虑实际交通拥堵两种情况下对应急配送路径的影响。基于经典的车辆路径模型,引入道路交通拥堵系数,建立了考虑需求点时间窗和不确定需求的末端物资配送模型。运用机会约束规划方法将模型中的不确定参数进行去模糊化处理,设计遗传算法对模型进行求解,并通过算例进行验证,确定出最佳的应急配送路线,然后对路网完全畅通和路网拥堵两种情景下的实验结果进行对比分析,并对影响模型的参数进行灵敏度分析。基于分析结果,为突发公共卫生事件下城市应急物流管理提出相关有益建议。