道路运输灵活、适应性强等特点使其成为城市危险货物运输的重要方式,但影响城市道路风险特性的不确定因素众多,进而导致危险货物运输车辆行驶过程中发生事故的可能性大大增加。危险货物在城市道路运输过程中若发生事故,将会对道路沿线的居民、环境等造成巨大损害。危险货物运输的政府监管部门以货物安全为首要目的,而大多数危险货物运输单位以利润最大作为首要目的,所以制定科学的危险货物运输车辆调度方案平衡运输的安全性和经济性就变得很有必要。本文以危险货物运输车辆调度为研究对象。首先,综述国内外学者在危险货物运输车辆调度方面的研究成果,并对运输风险定义、风险均衡系数、鲁棒优化等基础理论进行了概述。然后,依据是否多配送中心和是否确定路段风险将论文主体分为4个章节:考虑风险均衡性的单配送中心危险货物运输车辆调度研究、考虑风险均衡性的多配送中心危险货物运输车辆调度研究、考虑风险均衡性的单配送中心危险货物运输车辆鲁棒调度研究和考虑风险均衡性的多配送中心危险货物运输车辆鲁棒调度研究;每个章节建立的多目标车辆调度模型均包含四个目标函数:风险最小化、费用最小化、风险均衡值最小化和历时最小化,其中在风险不确定情况下引入鲁棒离散优化思想将不确定模型转化为对等模型;模型求解算法方面,基于粒子群算法引入遗传算法中的交叉操作和变异操作两个算子构造了混合粒子群算法,其中单配送中心采用两段式编码策略,多配送中心采用三段式编码策略。最后,每个章节基于构建的交通运输网络,运用设计的混合粒子群算法对案例进行求解,并对结果进行分析。研究结果表明,对于政府监管部门,求得的危险货物运输车辆调度方案使风险值最小的同时让风险分布更加均衡,从而使车辆可以避免某些路段风险值相对较大的路段;对于运输企业,危险货物运输车辆调度方案使费用最小的同时缩短任务历时;风险不确定情况下引入不同的鲁棒控制参数,使危险货物运输车辆调度方案具有不同程度的稳定性;总体来说,求解得到的方案对决策者有一定的参考价值。