为提高大型露天矿山采剥规划的效率与精度,提出了一种融合蚁群优化(ACO)算法与动态规划(DP)的开采增量体动态排序方法(ACO-DP).结合 ACO 的分布式搜索机制,重构状态转移路径选择策略,显著降低计算复杂度.通过广东某露天采石场的实际应用,验证 ACO-DP方法在提升采剥规划效率、优化资源配置和提高经济效益方面的显著作用.结果表明,ACO-DP方法将采石场的规划时间从3000min缩短至6.45min,效率提升了99.8％,采剥比从0.39优化至0.124,降幅为68.2％,净现值从24499万元逐步增加到峰值25393万元.ACO-DP方法可集成至矿山数字孪生系统,支持实时动态调整与多目标协同优化,为“双碳”目标下的矿山智能规划提供了新思路.