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大型自然灾害发生后,会伴随一段“灰箱”时间,这时候受灾点受到破坏的程度、道路交通情况对救灾物资的需求信息都是不明确的。决策者需要在不完全信息的基础上对有限的救灾物资就行分配,以达到救灾的目的。我国是个自然灾害频发的国家,需要对灾后救灾物资分配这个问题进行的深入地研究,以便减少人员伤亡和财产损失,达到救灾减灾的目的。本文综合运用应急管理理论、证据理论来解决不完全信息下救灾物资分配的问题。本文首先根据救灾物资的用途将救灾物资分为四类：救生类物资、生活类物资、取暖御寒类物资以及医药类物资。利用层次分析法,采用专家调查问卷的形式对同一准则下不同种类的物资进行重要性比较,得出判断矩阵进行一致性检验,从而求得四种救灾物资的权重。然后结合自然灾害发生后的“灰箱”时间,利用不完全信息,通过决策者对受灾点关于救灾物资需求等级的语言值描述；利用D-S证据理论,先求各个受灾点关于优先等级的基本信任函数,再利用证据理论的合成规则,对各个受灾点的基本信任函数进行合成,从而得出信函数和似然函数的区间,然后比较其优先等级,确定各个受灾点关于救灾物资的优先度,利用模糊信息处理的方法将不确定的受灾点的效用系数变成确定的数值。以汶川地震为例,进行算例仿真分析。最后考虑受灾点关于救灾物资需求优先性的情况,对受灾点的优先性进行数值量化得到受灾点的效用系数；建立双层模型,以应急时间最短和受灾点的救灾物资效用最大建立救灾物资分配函数；使用遗传算法进行求解。以汶川地震为例,进行算例仿真分析。