近年来,借着经济高质量发展的东风,我国的货物运输行业取得了长足的进步。其中,作为特种运输的危险品运输,其市场规模也常年保持着10%的增长速度。据相关数据统计,在危险品运输的多种模式中,道路运输已占据了主流,年运量可达3亿吨。危险品运输业的快速发展,是机遇也是挑战。由于危险品特殊的理化性质,在运输时一旦发生事故,往往会对周遭百姓和环境造成巨大的伤害。因此,在危险品运往需求点前,如何通过风险分析与路径优化等相关理论,得到一条低风险、低成本的运输路径是我们急需解决的问题。本文主要从运输风险和运输成本两个方面,对危险品道路运输路径优化问题展开研究。在运输风险方面,通过分析现有的研究方向与研究不足,以人口风险和环境风险两个角度作为切入点,构建了危险品道路运输风险评估模型。在运输成本方面,通过分析危险品道路运输的实际特点与情形,以车辆使用成本、运输距离成本和运输时间成本三个角度作为切入点,构建了危险品道路运输路径优化模型。最后设计了改进的遗传算法对模型求解,以实现运输风险与运输成本的协同优化,求得运输风险与运输成本双低的运输方案。本文的主要研究内容如下:（1）分析并总结了危险品道路运输风险分析研究现状和路径优化相关理论研究现状,设计了本文的技术路线。概括了危险品理论、路径优化理论以及风险管理理论等危险品运输路径优化所需要的相关理论。其中,危险品理论部分,主要介绍并归纳了危险品的相关概念以及危险品道路运输的相关特点;风险管理理论部分,主要分析了风险评估的一般程序与方法,并给出了风险控制的相关对策;路径优化理论部分,主要论述了路径优化问题的相关概念、构成要素以及求解算法。（2）对危险品道路运输风险进行分析与评估,构建风险评估模型。文章通过分析现有研究现状与研究不足,选取了危险品载运量、事故概率、影响区域、人口密度、道路等级、通行效率、道路角度七个风险评价指标,构建了危险品道路运输风险评估模型。同时对风险评价指标的计算与获取做出了详细说明,并给出了具体的求解步骤。（3）对危险品道路运输进行成本分析,构建路径优化模型。文章通过分析危险品道路运输实际情形,选取了车辆使用成本、运输距离成本、行驶时间成本、服务时间成本、时间窗惩罚成本五个指标作为成本评价指标,构建了危险品道路运输成本函数。并通过约束条件的设立,构建了以最小风险,最低成本为目标的危险品道路运输路径优化模型。（4）算法的设计与改进。针对模型特点和遗传算法的优劣性,设计了改进的遗传算法求解模型。通过引入局部搜索能力强的爬山算法与遗传算法结合,大大提高了遗传算法的搜索精度与效率。（5）算例求解。文章对算例使用了遗传算法和混合遗产算法分别进行求解,并对结果进行比对分析,论证了混合遗传算法的有效性与优越性。通过对是否考虑风险指标的结果进行比对分析,论证了模型的可行性与优越性。最后通过灵敏度分析,验证了算法的鲁棒性。