物流运输在露天矿企业生产中所占成本较高,车辆调度作为物流运输中重要的组成部分,具有调配车辆有限、运输任务复杂的特点,且不同载重、不同速度的多类型运输车辆综合调度的复杂性,给露天矿车辆调度的优化提出了极高难度的挑战。因此,如何在当前资源条件下合理规划车辆行驶路径,提升企业的物流调度能力,提高效率,降低成本,增加企业利润,是露天矿企业急需解决的问题。本文针对露天矿生产中的多类型车辆调度问题建立优化车辆调度的数学模型,并设计不同改进算法对模型求解,从而提高露天矿山的车辆调度能力,减少运输成本,提高运输效率。本文研究内容如下:（1）分析露天矿多类型车辆调度问题特点,针对该问题约束复杂、卡车类型多样的难点,建立了以最小卡车行驶费用为目标的数学模型,使用优化求解器来进行求解。通过不同规模的数值实验验证了模型的有效性和快速性,得出模型在小规模下能得到最优解,但在解决中大规模算例时耗时较长甚至得不到最优解。而对比其在求解同类型露天矿车辆调度问题时对大规模的算例也可以在较短的时间内求出最优解,突出了多类型卡车在露天矿车辆调度问题中的困难性。（2）分析实际生产中露天矿车辆调度实时调度采铲路径的特点,对系统的状态空间、动作空间、状态转移和奖惩函数4个方面进行设计,建立连续时间模型,采用基于Q学习的线性值函数近似方法对模型进行求解。对不同特征向量提取方式与系数向量更新方式进行大规模算例的数值实验,并将结果与贪心算法进行对比,实验表明本文设计的基于Q学习的线性值函数近似方法能够有效求解大规模多类型露天矿山车辆调度问题。（3）使用基于确定性策略梯度方法来求解露天矿多类型车辆调度问题,并将基于优先经验池的抽样方法结合构成了基于改进的确定性策略算法。通过数值实验验证改进的确定性策略算法的优越性,并在求解大规模多类型露天矿山车辆调度问题上,与线性近似值函数相比,收敛速度更快,并能求得更优的调度方案。（4）设计并开发了露天矿多类型车辆调度决策支持系统,该系统能够满足企业对生产设备的信息管理,调度信息配置与车辆调度优化需求,制定合理的调度方案,实现高效低成本使用运载卡车进行矿石运输。