有毒重气泄漏事故危害严重,容易导致大范围内的中毒伤亡及环境污染,具有强烈的破坏性和潜在的风险,然而现阶段对有毒重气泄漏事故应急救援资源的调度研究都无法满足应急救援管理的需要。因此,本文对有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度问题进行研究。本文首先对有毒重气泄漏事故应急救援路径选择问题进行研究,构建最优路径选择模型,并利用改进的Dijkstra算法求解最佳路径及其通行时间;然后以平原、郊区(非城市)环境为研究对象,对处于轻伤区和吸入反应区的事故区域,构建以应急救援运输成本最小为目标的多供应点、多需求点、多物资类型的单目标应急救援资源调度模型,并设计了粒子群算法对模型进行求解;在此基础上,对处于致死区和重伤区的事故区域,构建了以应急加权总时间最短和应急救援运输成本最小的多目标应急救援资源调度模型,并设计了多目标粒子群算法对模型进行求解,应急救援决策者可以根据救援的实际情况选择不同的应急救援方案。在上述研究的基础上,对更为复杂的城市环境下有毒重气泄漏事故的应急救援资源调度问题进行更加深入的研究。首先构建了应急救援总成本体系表,通过序关系分析法确定了各级指标的权重值并将其进行量化计算;对于轻伤区和吸入反应区的事故区域,构建以应急救援总成本最小为目标的单目标集成优化模型,引入天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)对粒子的选择过程进行扰动,仿真结果表明了 BAS-PSO算法的有效性;接着对致死区和重伤区的事故区域,构建了以应急加权总时间最短、应急救援总成本最小为目标的多目标模糊需求模型,利用改进后的多目标粒子群算法对模型进行求解,并通过一组算例对应急救援过程中的动态调度问题进行了说明,从非支配解个数、解集质量、空间分布等方面对改进后的多目标粒子群算法进行了分析和评价。最后,基于上述研究成果,以Matlab GUI和Access数据库为基础,搭建了有毒重气泄漏事故应急救援决策支持系统,方便应急救援决策者获得更加丰富、直观的决策依据。