矿山运输车辆调度过程复杂多变，现有的数学方法在解决此问题时还很不完善，缺乏科学的理论作指导。这些问题的解决，往往需要用启发式方法(Heuristic Method)作出决策和判断，这就有赖于智能计算软件的开发和研制。 遗传算法(GA)和遗传规划是一种新兴的搜索寻优技术，它仿效生物界的遗传和进化，根据“优胜劣汰”的原则，借助复制、交换、突变等操作，逐步逼近最优解。 本文在系统工程特别是车辆调度和遗传算法的基础理论指导下，针对矿山运输车辆的调度优化问题，进行了一些理论、方法与模型的研究工作。车辆调度是一个多学科交叉的新兴研究领域，而本文将遗传算法引入矿山车辆调度，综合运用遗传算法和车辆调度理论，对矿山运输车辆的调度优化进行了探讨，追求运输系统总体最优、总费用最低、总效益最大的最优解。 本文将遗传规划应用于矿山运输车辆优化调度之中，实现了矿山运输车辆调度的智能化和自动化，对遗传算法的概率特性进行了分析研究，并研制了矿山运输车辆调度优化的应用程序。对于给定的矿山运输车辆系统和运输线路，经过遗传算法的复制、交换、突变等操作可以自动得出满意的车辆调度方案，为采矿生产管理的自动化和智能化提供了一种新工具、新方法。 最后，论文以金堆城钼业公司露天矿为例建立矿山运输车辆优化调度模型，结合所建立的矿山车辆优化调度模型，采用遗传算法对矿山运输车辆系统进行优化研究，为其提供合理的体系方案。并对矿山车辆优化调度系统设计进行了详细分析，提出的矿山车辆优化调度系统，集优化算法与数据库管理分析于一体，进行矿岩运输方案的优化，实现调度方案决策的可视化、运行数据的可视化，促进运输部门管理的科学化、信息化进程。