网络计划技术作为一种有效的计划管理方法，已成为提高现代化管理水平的一面旗帜。早先人们制定一个项目的网络计划是利用手工完成，随着计算机技术的发展，许多优秀的管理软件应运而生。虽然这些大型管理软件功能强大，结构完善，但针对一个项目的网络计划的快速生成却略显不足。针对这一问题，本文提出了基于案例推理(Case-basedReasoning，简称CBR)的网络计划辅助设计系统。网络计划的编制需要大量的实例工程经验，对经验丰富的工程师和年轻工程师而言，由于对施工方法、施工资源以及施工所在地的自然和社会环境等众多的因素的把握程度不同，可能导致编制的进度计划的可行性、合理性上差异较大，工程经验少的年轻工程师编制一个网络进度计划的困难大，可靠性差。如何能够使缺乏网络计划编制经验的工程师也能快速编制网络进度计划，并且使其可靠性、可实施性得到保证是目前网络计划技术研究的一个热点之一。本文将人工智能技术中的案例推理方法引入到网络计划辅助设计上来，将以往成功的网络计划以案例或模板的形式存贮，进行知识的积累和重用。若案例库中已存有的工程案例与目标工程相似度较高，则对相似案例局部修改便可生成一个可用性较高的网络计划；若案例库中没有存有可用的相似案例，则调用模板库的整体模板，或由多个分部模板进行内接外联和参数设定后生成网络计划。基于CBR的网络计划辅助设计系统使网络计划的生成更加有据可依，生成快捷，摆脱了必须要有经验丰富的工程师才能编制一个可行性较大的网络计划的局限。该系统中我们还应用了一个工期压缩的新方法——组合筛选法，该方法针对当网络图中出现多条关键线路时，确定压缩方案组合难的问题，提出了将每条关键线路独立思考，对不同关键线路上的关键工作进行有序的组合和筛选，快速确定压缩目标。该方法与传统的基于网络流理论的割集方法相比，具有算法明晰简单、易于编程实现等特点。最后，以一个工程实例来验证了网络计划辅助设计系统的运行效果。