物流运输在资源型企业生产中所占成本较高，尤其在典型资源型企业中，车辆调度作为主要的物流运输方式，更是具有运输任务多、车辆少、运输要求严格、成本高等特点。合理规划车辆使用数量和行驶路径是提高典型资源型企业经济利润、降低生产成本的重要手段之一。
　　本文以典型资源型企业中露天矿生产和成品油配送为例，针对其中的车辆调度问题展开研究工作。在针对实际问题分析的基础上，建立优化车辆调度的数学模型，并设计改进算法对模型求解，从而提高典型资源型企业的车辆调度能力，减少运输成本，提高运输效率。本文研究内容如下:
　　1)分析露天矿静态车辆调度问题特点，针对该问题变量多、约束复杂的难点，提出两阶段数学模型，分别以运量最小和产量最大为模型目标，目的是在满足各项需求约束和能力约束下，使用最少的卡车获得最大的产量。通过不同规模的数值实验验证了模型的有效性和快速性。
　　2)分析实际生产中动态因素对露天矿车辆调度的影响，在上述静态调度模型的基础上，设计动态调度问题的状态空间和随机变量，建立动态规划模型。针对值函数结构复杂的问题，设计回报函数和近似值函数，采用近似动态规划方法的值函数近似策略对模型进行求解。实验结果表明，该方法可以快速得到卡车的近优调度方案，并能针对现场状况实时做出有效的调度策略。
　　3)针对带时间窗的多油站、多油品需求、多仓油罐车的成品油二次配送问题，考虑很难一次性得出车辆调度安排，提出工程近似分解策略。首先通过构造装车可行启发式算法和时间窗可行启发式算法得到备选行程集合，然后以净收益最大为目标建立选择模型得到最终行程集合。通过不同规模的算例验证了该分解策略的有效性。
　　4)设计并开发了成品油二次物流调度决策支持系统，通过数据管理模块和报表管理模块满足了企业的信息化管理需求。将上述提出的分解策略和建立的模型嵌入到系统中，通过车辆物流调度模块得到最终调度方案，并以图表等形式展现，为成品油运输公司的车辆调度安排提供支持。