近年来，全球各地重大自然灾害频发，不仅对国家安定和人民生命安全带来威胁，同时也造成了严重的经济损失[1-2]。由于大部分突发自然灾害无法提前预测，这就要求政府及时做好灾后响应工作，对应急物资的存量和种类、供应点以及受灾点等多方面进行协调，在最短的时间内完成应急物资的有效调度[3-4]。当前，国内外针对应急物资调度中一次性消耗、连续消耗、多目标规划、模糊优化等一系列问题展开了广泛而深入的研究[5-8]。例如，唐伟勤等[9]基于灰色系统理论构建了应急调度多目标规划模型，通过对实例进行求解，发现灰色区间可以描述应急调度中的不确定性因素，并且应急物资调度与灰色区间参数的取值无关。Chen等[10]针对自然灾害后路线中断导致应急物资需求和运输时间的不确定性问题，建立了路由可靠性与延迟之间的函数关系，并构建了资源配置模型，研究证实模型可保持较好的鲁棒性。Peng等[11]针对海上应急物资配送多智能体联合决策的位置—路径问题，建立了海上应急物资配送二层规划模型(MEMD-LRP)，并以渤海为例进行了实例设计和分析，验证了模型和算法的有效性。
尽管先前的研究对于提升应急物资调度效率具有重要作用，然而针对重大自然灾害下的应急物资调度依然存在缺失。例如，已有研究通常仅考虑某一类应急物资，对那些难以预知实际分布情况的应急物资调配具有一定的局限性；另一方面，在成本考虑中，部分研究设定各出救点到各受灾点的运输费用相同，且未考虑运输路径问题，此会导致结果偏离应急物资调度实际需求。此外，从所面对的复杂情况来看，仍存在以下问题：1) 物资需求信息存在不确定性，物资需求不能进行精确的测量和计算，多数情况下只能按照大致条件估计，误差范围较大；2) 由于应急物资的运输路线和运输时间受道路条件、天气情况等因素的影响，难以进行准确计算；3) 受灾点所需物资往往存在多样化、需求紧急程度不同的特点，导致物资调配困难较大。因此，应急物资的运输和调度比一般物资调度问题复杂程度更高。