项目调度作为项目管理的核心内容,是企业优化生产流程、提高生产效率、缩短工期和节约成本的重要途径。目前,施工项目正在朝着大型化、复杂化和专业分工精细化的方向发展,不合理的调度极易引发工期延误、预算超支等一系列问题,甚至导致项目失败。如何有效解决施工项目调度中的关键问题,帮助项目管理人员制定科学合理的调度优化方案,成为施工项目管理中亟需解决的重要问题。施工项目具有规模大,工艺关系复杂,资源消耗种类多的特点,并且多个单项工程竞争有限的项目资源,这些因素增加了项目调度的复杂性,对项目调度理论模型、求解算法和工程实用化等均提出了更高的要求。为此,本文结合施工项目的特点,以包含多个单项工程、消耗多种资源的施工项目为研究对象,综合运用项目管理、运筹学和人工智能算法等理论和方法,对其调度问题进行了系统研究。根据不同的工程实际需要,如资源是否受限、工作执行模式以及优化目标数量的不同情况,按照不考虑资源约束下的项目资源均衡调度问题、考虑资源约束下的单模式项目调度问题、考虑资源约束下的多模式项目调度问题和考虑资源约束下的多模式多目标项目调度问题的递进关系依次展开研究。针对每类问题,建立了相应的数学模型,由于研究问题属于NP-Hard问题,为此,提出了能够快速有效求解模型的元启发式算法,并基于项目调度标准问题库和工程项目实例进行了验证分析。论文的创新点包括以下四个方面:(1)建立了施工项目资源均衡模型,提出了一种求解模型的混合进化算法。该模型以最小化多个单项工程之间的多资源均衡程度为目标,为了使研究具有可操作性,提出了增加辅助工作的方法实现网络图转化,并采用层次分析法确定不同资源的相对重要程度权数,实现对多资源均衡程度的综合评价。提出的求解算法借鉴模拟退火算法的思想,在遗传算法中引入了冷却表和Metropolis法则控制算法的搜索空间,有效整合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,并提出了一种基于工作机动时间的无效解动态修复机制,避免进化过程中产生的不可行方案降低算法的搜索效率。通过工程项目实例验证了算法的有效性。(2)建立了单模式资源受限施工项目调度模型,提出了一种改进的遗传算法用于模型求解。该模型以实现多个单项工程之间的最优调度为目标,是经典资源受限项目调度问题在工程领域的拓展。提出的求解算法随机安排具有相同开始时间(完成时间)的工作在工作列表中的顺序来增强种群的多样性,引入精英保留策略加快收敛速率,改进交叉算子的交叉顺序提高全局搜索能力,并设计了一种新的基于线性递减概率控制的变异算子提升局部搜索能力。采用国际通用的项目调度标准问题库PSPLIB中J30、J60和J120问题(1560个项目实例)和工程项目实例验证了算法的有效性。(3)建立了多模式模糊工期资源受限施工项目调度模型,提出了一种能够有效处理模糊进度计划的优化算法。该模型在多模式资源受限项目调度问题的基础上,根据工程实际,进一步考虑外界环境变化对项目工期和工作持续时间造成的不确定性影响,以模糊数表达不确定的项目工期和持续时间。在求解单模式资源受限项目调度问题算法的基础上,提出了一种基于工作列表、模式列表双层编码的遗传算法,并根据模糊数学理论改进了并行进度生成方案解码生成模糊进度计划。通过标准问题库多模式测试集中J20问题和工程项目实例验证了算法的有效性,为解决工期不确定性施工项目调度问题提供了一种新思路。(4)建立了多目标资源受限施工项目调度模型,提出了一种基于Pareto最优解策略的多目标遗传算法用于模型求解。该模型考虑工作存在多种执行模式,在满足可更新资源约束和不可更新资源约束的条件下,权衡优化项目工期、成本两个目标。提出的求解算法采用快速非支配排序、拥挤距离分配虚拟适应度以提高算法构造非支配集的效率,并引入了一种基于个体距离匹配策略的选择算子引导全局搜索过程,提高算法的搜索效率。通过工程项目实例验证了算法的有效性。