选址-路线安排问题(location-routing problems, LRP)综合考虑了定位-分配问题(location-allocation problems, LAP)和车辆路线安排问题(vehicle routing problems, VRP)。随着集成物流管理系统的理念逐渐深入人心,LRP已经成为当前的研究热点之一。对LRP进行研究,可以在确定设施的最优数量、位置、容量以及客户分配方案的同时,寻求最优运输计划和路线安排,具有较大的现实意义。现有对LRP的研究都针对一般物流系统,对应急物流系统中LRP的研究较少。应急物流设施选址-分配问题和应急救援车辆路径问题是应急物流系统优化中的两个关键问题,目前都是分别解决的。但事实上,从系统整体优化的角度看有必要对其进行集成优化与管理,即研究应急物流系统优化中的选址-路线安排问题。因此,本文针对应急物流系统优化中的LRP进行研究,进行了如下几方面的工作:在系统分析应急物流配送中心选址的原则以及影响因素的基础上,建立衡量应急物流配送中心选址优劣的指标体系,然后依据模糊TOPSIS法的基本思路,建立了应急物流配送中心选址模型,通过算例说明,将模糊TOPSIS法引入选址模型是解决应急物流配送中心选址问题的有效方法。进一步充实和完善了配送中心选址的理论和方法,对实际应用具有较好的参考价值。在研究应急物流系统中LRP时,将应急物流对救援时间的要求考虑为物资需求点对于应急物流配送中心的时间窗约束,同时,考虑自然灾害等突发事件可能造成部分道路毁坏,导致运输车辆在路线上的行驶时间的随机性,建立了带时间窗的随机机会约束模型。考虑到LRP本身是NP难问题,学者在求解时多采取两阶段的方式,将其分解为定位-配给问题和车辆路线安排问题,将LAP问题的输出作为VRP问题的输入求得。本文将LRP看成一个整体,设计了求解LRP问题的遗传算法,论述了针对LRP问题的染色体编码、交叉、变异等的设计过程,并通过MATLAB编程实现,最后利用一个具体的算例,验证了此方法的可行性和实用性。