随着我国经济高速、持续、稳定的发展,人民的生活水平正发生着日新月异的变化。与此同时,由于我国所处的自然地理环境以及经济发展中的不良因素影响,各类突发事件时有发生,给人们生活、社会稳定和经济发展带来极大的影响。虽然当前的科学技术水平较以往有了极大提高,在预防和处理各类突发事件时有了较好的举措,然而仍然无法避免这些突发事件再次发生。为此,可以建立良好的应急物流系统,在突发事件发生前,选择数个备选仓储中心开放并储存一定量的应急救援物资,在不同类型突发事件发生后,将应急救援物资在第一时间从仓储中心用车辆运送到突发事件影响区域,以将突发事件发生后造成的损失降至最小。科学地进行应急物流设施选址和车辆路径选择决策将有利于提高整个应急管理系统的稳定性、时效性和可靠性。本文整合了应急管理准备阶段的备选仓储中心选址决策问题和反应阶段的不同突发事件情景车辆路径决策问题,并针对该问题构建了两阶段模型,其中第一阶段为以备选仓储中心开放成本最小为目标的设施选址模型,第二阶段为以某一突发事件情景车辆总运输时间最小为目标的车辆路径模型。文中基于鲁棒优化最差情景的思想和随机优化的思想,将该两阶段模型分别转化为单层的最差情景模型和随机优化模型,并运用LINGO软件求解了小规模算例,结果表明基于鲁棒优化的最差情景模型的求解结果比随机优化模型的求解结果更稳定。同时,本文设计了混合精英策略的遗传算法,并对小规模、中等规模和大规模算例进行了数值模拟计算。小规模算例数值计算实验结果证明了本文算法在求解小规模问题时不仅拥有精确算法的精度,更有显著的运算速度,中等规模和大规模算例数值模拟计算结果证明了算法在求解较大规模问题的有效性及稳定性,这能为应急管理部门进行相关决策时提供理论及技术上的指导,具有重要的理论意义和现实意义。