随着中国工业发展进入新时代,危险货物种类逐渐多样化,需求量也日益增加。作为危险货物配送载体的车辆承担着巨大风险,如何保证危险货物运输风险最小化、同时最大限度地减少运输企业的运输成本、优化危险货物运输车辆调度,是现代运输亟须研究的焦点之一。基于多源点时变网络和收费策略理论,从政府决策角度出发,上层目标函数为最小化路径运输风险,下层目标函数为最小化路径运输成本,以收费成本、路段风险阈值、路径风险阈值、节点出发时刻等为约束条件,建立危险货物时变网络双层优化模型。结合车辆调度时空安全距离理论,上层目标函数为最小化运输网络总风险,下层目标函数为最小化运输网络总成本,以时变网络下车辆安全出发时间间隔、运输量、客户时间窗等为约束条件,建立危险货物车辆调度双层优化模型。在遗传算法的基础上,将禁忌搜索算法独有的记忆功能引入搜索过程中,构造禁忌遗传混合算法,重组交叉算子和变异算子,提高算法的求解效率。求解算例10次,共有8次得到最优解,程序运行时间为5 min左右。最后,以两家危险货物配送企业分别对西安市三环内5家加油站配送燃料为例,运用MATLAB编程求解车辆调度优化模型。考虑政府决策获得基于最低运输风险的最优调度方案。与配送企业原有调度方案对比表明:基于最低运输风险下的最优调度方案运输网络总风险降低了27.64%,运输网络总成本节省了17.50%。并且,在最优调度方案下,参与配送的17辆运输车辆中任意两车辆间均满足时变网络车辆安全出发时间间隔约束。综合表明,所建模型科学合理,所用算法正确高效。时变网络下的多源点危险货物运输在现实配送中适用性强,为危险货物运输车辆调度问题提供了理论依据和实际指导。