随着经济全球化的加速发展和各国工业化、城镇化的不断深入，重大自然灾害、重大事故灾害、重大公共卫生事件和社会安全事件时有发生，新情况、新问题层出不穷。如何应对这些突发事件是世界各国国家和社会组织面临共同难题。而应急管理的中一项首要的职能就是选择应急服务点的位置，向事故地及时提供充足的应急资源。服务点选址决策对于应急管理至关重要，这是因为将应急服务点置于合理的位置，不仅可以降低配送运输成本，而且还能保证提供应急物资的时效性，从而避免了可能导致的更大损失。目前，已有不少研究者给出了应急设施选址问题的相关模型。本文以密度聚类、动态规划、和进化算法为理论基础，研究了在救灾包资源有限的情况下，如何确定空投点的位置，数量，以及各个空投点需要投放的救灾包数量，使得需要资源包的地方（简称目标区域）中有至少K个目标区域以不小于概率p获得所需的救灾包，并使总投放的救灾包数目尽可能少。这个问题理论上属于最大覆盖问题，也可以理解为优化选址问题，及派送运输功最小问题。本论文在研究密度聚类、动态规划、进化算法等理论基础上，建立了基于位置随机性和需求定量化的区域最大覆盖问题模型，分析了求解过程中的关键因素，针对该模型提出了基于目标区域分类算法、动态规划算法和进化算法的LRDP求解方法，并用C++程序进行了求解计算，通过实例进行了验证分析。本文研究成果为应急事故发生状态下的应急服务点选址、应急配送提供了决策依据。