灾害发生后，为挽救更多的生命，应急物流格外重要。伊斯坦布尔是土耳其中灾害发生次数最多、程度最大的地区。因此，作者在本文中研究伊斯坦布尔应急物流系统中应急物资配送问题。本文首先给出应急物流相关概念与知识，然后对应急物流与传统物流进行比较，以更好地描述应急物流的过程。在了解了应急物流知识以后，为了更进一步地理解所研究问题的相关内容，我们定义了车辆路径问题。车辆路径问题是应急物流领域最重要的问题之一，为对该问题有一个全面掌握，我们列出了车辆路径问题的不同种类，并进行了简单介绍。然后，对车辆路径问题求解算法进行了分类，并选择了合适的算法来求解该问题模型和实例。本文采用遗传算法求解。遗传算法是求解应急物资配送问题的元启发式算法一种。在本研究中，我们以土耳其国家中伊斯坦布尔城市为例，建立了有车辆容量约束的车辆路径问题模型，并设计了相应遗传算法。通过车辆路径问题模型与算法研究，我们期望能够在灾害发生后尽可能快地将应急物配送到受灾人员手中。在本文案例分析中，我们首先咨询了土耳其红十字会，通过该组织获得了相应必要和相关信息，包括伊斯坦布尔市灾害发生的风险分析、应急配送中心相关信息以及相关救灾物资数量与体积等参数。利用这些数据信息，在有可能发生的灾害情景下，进行车辆路径问题研究，以帮助红十字会更快更容易地进行灾害后决策制定与管理，使得应急物资能够在最短的时间内配送到受灾区域。通过Matlab对遗传算法进行编程，输入相关信息后得出了相应近似最优路线配送方案。本文模型与算法对实际应急物资配送具有一定的指导意义。