矿山车辆运输是矿石开采流程中的重要物流环节。车辆运输的效率与作业完成时间成反比,车辆运输效率越高,作业完成时间缩短,运输的时间成本则相对减少;反之,如果运输调度计划安排不合理,作业完成时间延长,运输的时间成本相对增加。矿山车辆运输作业包含矿山铲位与卸点之间的运量分配规划,卡车运输任务分配以及卡车运输路线规划三个部分。不合理的运量分配会造成卸点的产量与品位要求与生产要求偏差过大,不合理的运输任务分配会造成卡车的利用率过低以及行驶时间过长,此外,不合理的卡车运输路线还会造成运输过程中卡车之间产生冲突,导致运输等待时间过长,提升整体运输工作的时间成本。因此如何对矿山车辆运输进行科学合理的规划,优化矿山的运输成本与运输环节,保障矿山的安全高效生产是矿山生产面临的重要问题。本文针对运输过程中卡车的整体运输时间成本优化问题建立了混合整数规划模型,对于问题规模大时求解器无法求解的情况设计了启发式的两阶段模型,利用整数规划结合差分进化算法进行求解。针对多阶段矿山动态运量分配问题,由于其动态性以及状态的复杂性所造成的求解困难,设计了近似动态规划算法,并与一般的近视策略进行了对比分析。本文的主要研究内容如下:（1）建立了基于时间成本优化的数学规划模型。在已知铲位产量品位、卸点需求,路径信息以及卡车数量的条件下,在矿山运输问题经典运量规划模型基础上建立了以总满载时间成本最小为目标的运量分配整数规划模型。在增加卡车在装卸点会发生装卸冲突的假设后,将时间成本定义为总满载运输时间、总空载运输时间以及总排队时间的加权和,尝试以最小化总时间成本为目标建立了混合整数规划模型,实验结果验证了模型的正确性。（2）由于混合整数规划模型变量多、约束复杂与求解规模小的特点,基于传统的矿山车辆调度的分阶段建模方法,考虑排队等待时间成本对问题所造成的复杂性影响,以及实际运输流程特点,分两阶段对问题进行了建模,第一阶段建立整数规划模型为每辆卡车分配固定数量的运输任务,第二阶段采用基于启发式的差分进化算法结合仿真程序确定时间成本最小的卡车运输任务序列。数值实验验证了两阶段的启发式算法可以快速的提供一个优化的可行运输方案。（3）提出针对动态运量分配问题的近似动态规划算法。基于多阶段矿山运量分配问题的动态性以及维数灾等情况,设计了基于决策后状态的近似值函数,并基于ADP算法进行求解。在此基础上将基于近似值函数的实验结果与基于近视策略的实验结果进行对比。对比结果表明,基于近似动态规划算法的多阶段分配策略比近视分配策略更加合理。（4）设计开发了矿山卡车调度决策支持系统模块,嵌入前文所提出的求解算法,该系统模块能对矿山的生产状态信息进行存储与更新,并依据当前班次的生产状态信息生成合理的运量分配方案与卡车调度方案为决策人员提供参考。