区域突发雨雪冰冻灾害是目前许多国家在冬季面临的主要自然灾害之一，它具有强度大、范围广、持续时间长、影响严重、衍生问题多等特点，给交通运输带来了巨大的影响。本文以受灾公路交通网为应急救援的对象，研究工程装备、人员、物资的调度策略。　　 由于雨雪冰冻灾害具有广域性，公路网的雪灾应急同传统的出救点对应急点救援的模式有较大的区别，是以城市为出救点，对公路网络实施救援的模式。公路网的应急救援包括诸多方面，本文主要考虑通过对公路网内各条道路疏通和公路网全线调配应急物资两种应急模式的策略优化，来降低灾害造成的损失。　　 高强度雨雪冰冻灾害能使受灾公路丧失通行能力，首要的应急措施是通过道路疏通尽快使其恢复畅通。装备有特种机械的应急工程队是公路干线除雪融冰的主要力量，因此，本文构建了受灾公路网疏通的应急工程队调度模型，通过优化工程队调度策略，尽可能减少路网中车辆的滞留。由于调度模型较为复杂，且计算效率主要体现在连续变量调优上，所以，设计了基于粒子群算法的求解方法。为了测试算法的有效性，随机构造了一个算例进行计算实验。结果表明，该方法能有效地搜索到模型的近似最优解，为应急决策提供了支撑。并运用正交试验法对粒子群算法的主要参数进行的优化，使得算法的寻优效率得到进一步地提高。　　 另一方面，为防止公路网受灾程度的进一步加大，同时保证受堵人员的健康和安全，需要向公路网中任何一部分提供防冻盐、融雪剂、燃料、食品、饮用水等必需物资。本文构建了受灾公路网应急物资调度的两阶段模型，通过优化物资调度策略，使有限的物资尽早送达路网全线。由于模型较为复杂，第一阶段是难解的组合优化问题，因此，设计了基于蚁群算法的求解方法。第二阶段采用启发式算法求解。随机构造算例进行计算实验，结果表明，该方法能有效地搜索到模型的近似最优解。为进一步提高蚁群算法的计算效率，运用分区黄金分割搜索法对蚁群算法的参数进行优化。　　 本文针对区域突发雨雪冰冻灾害公路网应急调度建模及其优化算法的研究成果对一般突发性灾害应急调度也有一定的借鉴意义。