摘要：随着高速公路交通事故的增加,应急救援变得非常重要,其中应急资源是应急救援的基础和保障,如何确定高速公路所需的应急资源数量,以及如何将资源合理配置在高速公路不同救援站,以便高效处理交通事故,已经成为亟待解决的问题。本文围绕高速公路应急车辆资源的需求与配置进行研究,具体工作如下：(1)通过梳理高速公路救援流程,分析高速公路应急资源需求并分类,根据事故统计年报与事故致因理论,研究影响高速公路应急资源需求的因素,将道路事故危险源分为道路状况、附属设施、气候条件、车流量四类,并建立二级高速公路事故危险源指标体系。(2)研究危险源属性指标和解空间相匹配的案例结构,建立适合量化应急车辆资源的案例推理预测模型。首次将道路事故危险源与应急车辆资源需求作为关键因素建立案例库,采用层次分析法计算二级指标的权重。并针对案例推理预测中解空间调整的困难与不足,创新性的提出差异系数来修正需求预测结果。(3)根据高速公路资源配置的特点和性质,研究高速公路救援站资源配置的目标函数和约束条件。以成本一定的情况下救援效率最高作为目标函数,考虑路段危险程度、救援时间、最小资源需求等参数,采用数学规划的方法建立资源配置模型,并对模型参数进行了确定和量化研究。(4)通过研究适合配置模型求解的粒子编码方式、及其学习因子、最大最小收敛速度和收敛位置等参数,将粒子群启发式优化算法与资源配置模型相结合,并确定基于粒子群算法求解配置模型的步骤及流程。通过MATLAB软件平台开发基于PSO的资源配置模型程序。(5)实例验证与应用结果表明：案例推理能较好地预测高速公路应急车辆资源的需求,所提出的差异系数法在修正预测结果后明显提高了预测结果的精度。粒子群算法可以很好的解决资源配置全局搜索问题,且资源配置结果科学合理,对实际应用有很好的借鉴意义。