在危险品运输管理中，除了考虑成本优化外，还要考虑运输风险控制。目前关于危险品运输路线的研究，大都针对两点之间的成本/风险最小路线求解。带时间窗口的车辆路线问题(VRPTW)经常被用于物流配送的车辆调度，危险品配送同样存在车辆调度问题。本文提出了一种车辆路线风险度量，并提出了一种综合考虑路线风险和长度最小化的带时间窗口危险品车辆路线问题。 由于该问题的计算复杂性是NP-Hard的，其算法采用邻域搜索的启发式算法。本文将传统VRP问题的邻域搜索算法进行拓展，给出了一种新的启发式算法。该算法根据问题的特征，增加了三种新的路线改进方法来定义一个邻域。对于该问题的一种特例——完全风险规避的情况，本文证明了它的最优解可以由n个带有时间窗口的最短路组成。本文最后用Solomon的56个Benchmarking问题对算法进行了测试，验证了新算法有很好的求解性能。