伴随中国化工企业的加速成长,危险品需求数量日益扩增。铁路运输作为一种较为安全的运输方式,其危险品运输需求量也随之大幅增加,运输网络的复杂性及市场需求的不确定性越发明显。同时,由于危险品具有易燃易爆等危险特性,给铁路运输行业带来机遇的同时也带来了巨大的挑战。为了更好的满足市场需求,本文结合铁路危险品运输实际情况及其特点,将列车行驶速度与事故发生概率相关联,对铁路危险品运输进行风险分析。基于对确定条件下铁路危险品运输相关内容的研究,建立了包括单位运输成本、运能等不确定条件下带时间窗的多需求铁路危险品运输路径优化模型。最后提出基于等待时间下界的遗传算法对模型求解,并通过对实际案例的分析及求解验证了模型和算法的实用性。本文的主要研究内容有:(1)通过对铁路运输风险影响因素分析,将列车行驶速度作为影响铁路运输事故发生概率的主要决定因素,并将人口暴露数量作为事故后果衡量标准,设计适合铁路危险品运输的风险评价方法。(2)从承运商的角度针对铁路危险品运输路径优化问题进行研究,假设货运列车在不同路段上的行驶速度可以不同,以总的广义运输成本(包含在两节点城市间的运输成本、因超出时间窗范围而产生的惩罚成本、在节点城市的处理成本及等待时间成本)最低为目标,并加入风险和时间窗约束,构造出确定条件下带时间窗的多需求铁路危险品运输路径优化模型,并设计了基于等待时间下界的遗传算法进行求解。(3)考虑到在铁路危险品实际运输过程中由于某些人为、市场等因素导致单位运输成本等参数的不确定性,研究并构造出包括单位运输成本、中转处理成本及运能等不确定条件下带时间窗的多需求铁路危险品运输路径优化模型,并利用基于等待时间下界的遗传算法求解模型。最后利用铁路危险品运输实例验证了模型以及所设计算法的有效性。