1.二型模糊环境下的危化品车辆路径规划方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤1：获取基础数据，其中包括运输车辆信息、运输道路信息、人口分布和危化品信息；

步骤2：构建危化品车辆运输路径规划模型；

将危化品运输路径规划模型定义在一个完整的有向图G＝(N，L)中；设N＝{0，1，2…，n}是有向图中的节点集，节点0是仓储节点，C＝{1，2…，n}为客户节点集，qi是节点i对危化品的需求量；L为有向图中的弧集，设arcij∈L是连接节点i之间和节点j的弧，dij为arcij的弧长；K＝{k1，k2，...，k|K|}是运输车辆集，每辆车k∈K有固定的负载能力限制Qk；

①计算运输风险

根据“概率-后果”框架，运输风险被定义为事故概率与事故后果的乘积，任意两节点间的运输风险如下：Rij＝Pij×Csij，i，j∈N式中，Rij是节点i，j∈N间的运输风险，Pij是弧arcij上的事故概率；Csij是弧arcij∈L上的事故后果；

②引入梯形区间二型模糊变量

将人口密度设为一个梯形区间二型模糊变量 如下：式中， 与 为两个梯形一型模糊变量， 的上、下层隶属度函数分别为：与 为上

层隶属度函数的参数， 为下层隶属度函数的参数， 和 分别为 和 的高；

则，弧arcij上的运输风险计算如下：式中， 为引入梯形区间二型模糊变量后的节点i，j∈N间的运输风险；

③危化品车辆运输路径规划模型

模型决策变量如下：

模型目标函数如下：

模型约束如下：

运输车辆必须从仓储节点出发最终回到仓储节点：每一个顾客的需求都要被满足，且只能被服务一次：车辆不能超载：

使用的运输车辆数量不能超过|K|：∑k∈K∑j∈Cx0jk≤|K|④机会约束规划模型

根据梯形区间二型模糊变量 的上、下层隶属度函数，采用置信度方法将上述模型转换为两个机会约束规划模型；

对于上层隶属度函数， 机会约束规划模型如下：对于下层隶属度函数， 机会约束规划模型如下：式中，ZU和ZL为机会约束规划模型的目标函数，αU和αL是预定义的置信度水平；现记，等价约束如下：式中， 和 定义如下：

上述机会约束规划模型的等价确定性模型如下：最终，可将原危化品车辆运输路径规划模型转化为：步骤3：模型求解

根据模型特性，采用模拟退火算法求解危化品车辆运输路径规划模型的等价确定型；

其中模拟退火算法由一个初始解开始，采用邻域算子在初始解的邻域中搜寻新解；

Metropolis准则用来判断新解是否可以替换当前解；若当前解优于最优解，则采用当前解替换最优解；当达到最大内部迭代数时，当前温度将按照预定义的降温率下降；不断重复上述过程直至满足停止迭代标准。

2.根据权利要求1所述的二型模糊环境下的危化品车辆路径规划方法，其特征在于：弧arcij上的事故概率Pij计算如下：Pij＝ARij×Prij×dij式中，ARij是弧arcij上的事故率；Prij是弧arcij上的危化品泄漏事故概率。

3.根据权利要求1所述的二型模糊环境下的危化品车辆路径规划方法，其特征在于：弧arcij∈L上的事故后果Csij计算如下：式中，pdij是事发地点周边的人口密度； 是事故影响半径。