运输问题作为物流的重要组成部分,它直接或间接的影响着企业的经济效益,露天矿的采剥运输问题是一复杂的运输系统,已经受到了人们的广泛关注和研究。作为求解运输问题的两大重要方法,神经网络和遗传算法已经成为各领域的研究热点。本文首先在概述了经典运输问题的模型和求解的相关步骤基础上,引出了由经典运输问题模型发展起来的其它运输问题模型; 接着总结了国内外求解露天矿运输问题的表上作业法、图上作业法、Hopfield网络和遗传算法等四种常用优化方法,及它们各自的优点和缺点; 然后大致地概括了神经网络和遗传算法两种优化方法的算法原理和算法缺陷的改进措施,同时着重地就运输问题在这两种方法中的求解过程进行了详细的推导求解; 最后阐述了遗传算法和Hopfield网络集成的必要性和可行性,作者根据它们各自的优点和缺点可以互补的条件下,提出了一种改进的新的求解运输问题的方法,即GA-Hopfield网络方法; 该方法就是利用GA很强的全局搜索能力来弥补Hopfield网络容易陷入局部搜索的缺陷的优化方法; 通过作者所参与的乌龙泉矿运输系统优化实际课题研究,以其中的采场剥岩运输问题为例,利用GA-Hopfield网络思想进行了求解,优化结果符合矿山实际。说明该模型具有很好的解决运输问题能力,为以后求解实际运输问题提供了一个很好的研究方法和研究方向。