随着科技强军战略的日益深入，运输工具的动态优化调度问题日益成为我军军事物流领域中军事运输环节研究的热点问题。但现代战争的实际已经深深表明，军事运输的对象已不仅仅是军事物流中所指的后勤物资，还包括兵员、弹药和装备等这些部队战斗力构成的其他要素。这些运输对象的特殊性，使得担负运输这些要素的车辆类型也不再是单一的物资运输车，而是涉及多个类型。加之瞬息万变的战场环境，又要求我军对这些要素必须实施快速地机动调运。任务规模大，车辆类型多，已经成为摆在担负我军军事运输任务的车辆调度部门的重难点问题。如何实现大规模、多类型运输工具的动态优化调度，对于增强我军在现代高技术战争条件下的打赢能力至关重要。本文以大型军事演习活动为背景，研究了陆路军事运输中运输工具的动态优化调度问题。论文以国内外车辆动态调度问题为出发点，分析总结了车辆动态调度领域已经取得的研究成果和值得进一步探索研究的方向，简要介绍了国内外已经应用到实际的车辆动态调度系统。论文从整体上较为完备地阐述了近似动态规划（ADP）的基本方法和求解思想，对文中应用ADP思想求解问题过程中涉及的几个关键概念，如决策函数、取样路径和近似价值函数做了进一步理论阐释。以近似价值函数的描述参数为切入点，介绍了近似价值函数评估中常用的方法——聚集，并在此基础上引述了近似动态规划两种常用的算法框架并简要介绍了近似动态规划的应用范围。论文从大规模、多类型车辆动态调度问题特点入手，给出了大规模、多类型车辆动态调度问题的定义，并以近似动态规划思想为基础，对大规模、多类型车辆动态调度问题中的车辆资源、运输任务、调度决策、外部信息和取样时间进行了建模，基于该类问题的特点，提出了求解该类问题的启发式（短视）策略，结合问题模型和启发式策略研究提出了该问题基于近似动态规划的求解算法，并对算法进行了仿真实验和数据分析，验证了算法的正确性。以基于启发式策略的贪心算法作为比较算法，验证了基于ADP算法的优越性。以CERP3x框架为开发环境，设计和开发了车辆动态调度管理系统，将基于近似动态规划的车辆动态调度算法应用到系统中，完成了算法的系统实现和验证，并探讨了系统的潜在应用，说明了系统的应用步骤。