随着工程项目的规模越来越大、参与的要素越来越多、行业细分越来越发达，大型复杂的资源受限项目调度计划的制定过程不可能完全由一个人决定，而是需要多层级的决策人员同时参与，共同决策。不同层次的决策者控制不完全相同的决策变量，并根据层级不同，由上而下依次做出决策。传统资源受限项目调度问题的目标函数只有工期最短，然而延期惩罚最小、项目完成质量最高、资源配置最佳等都是决策过程中不能忽视的重要因素。因此，在考虑决策结构多层次性的同时，资源受限项目调度问题还应考虑多个目标函数。此外，大型复杂的资源受限项目调度问题的决策过程中还需考虑信息输入的不充分，即决策信息的不确定性。而在实际的决策系统中，存在由于初始数据缺乏造成的随机性，也存在由于其他不可控的客观因素所造成的修正数据的双重复杂随机性。可见，在大型复杂的资源受限项目调度问题中同时考虑多层性、多目标性、复杂随机性这三种特性，不仅具有明确的理论意义，也具有广泛的实际意义。　　在现有的资源受限项目调度问题研究中，同时考虑多层性、多目标性、复杂随机性的研究还很鲜见。为此，在广泛地借鉴和吸收现有研究的基础上，以资源受限项目调度问题为研究对象，二层规划模型为框架，综合运用复杂随机理论、多目标规划理论与优化技术、软件编程及实证分析，对复杂随机环境下的资源受限项目调度问题进行研究，建立了三种不同决策条件下的二层多目标资源受限项目调度问题的复杂随机模型。　　首先结合经典的资源受限项目调度问题和资源配置问题的现有研究，在考虑活动延期惩罚系数、活动工期、可再生资源的总量为复杂随机变量(Randomoverlapped Random Variable，Ra-o-Ra)的条件下，建立了上层为多目标、下层为单目标的一类二层多目标资源受限项目调度问题复杂随机模型。在利用复杂随机变量的期望值算子对模型进行了确定化处理后，将复杂随机环境下的二层多目标资源受限项目调度期望值模型抽象为一般的二层多目标期望值模型，讨论了解的定义。当复杂随机环境下的二层多目标期望值模型中的函数为均为线性函数且复杂随机变量也具有特殊结构时，用下层模型的Kuhn-Tucker最优性条件来代替模型的下层问题，将二层模型转化为单层模型，并应用改进的分枝定界法进行求解。当复杂随机二层多目标期望值模型中存在非线性函数或复杂随机变量无法直接求出期望值时，设计了基于复杂随机变量期望值模拟的粒子群优化算法(PSO)来求解模型。然后，通过应用复杂随机二层多目标资源受限项目调度期望值模型和混合智能算法来解决LT大型水利水电建设项目中的建筑与装修施工项目资源受限调度问题，得到了项目的最佳调度计划和最优资源配置方案，从而验证了模型和算法的可行性与有效性。此外，对混合智能算法与遗传算法(GA)进行了比较分析，验证了混合智能算法的优越性。　　之后考虑了在资源受限项目调度问题中活动有多个执行模式的情况，建立了上层为单目标、下层为多目标的一类二层多目标多模式资源受限项目调度问题复杂随机模型。然后利用机会约束的思想对带有复杂随机系数的目标函数与约束进行了确定化处理，得到了复杂随机环境下的二层多目标多模式资源受限项目调度机会约束模型。在将该模型抽象为一般的复杂随机二层多目标机会约束模型之后，定义了可行解与最优解的概念。当一般模型中的复杂随机变量具有特殊形式且模型中所有的函数均为线性函数时，用KKT条件转化方法进行求解;否则，对于一般的复杂随机变量或模型中的函数为非线性函数，设计了基于复杂随机变量机会约束模拟计算的自适应PSO算法(APSO)。然后，通过应用复杂随机环境下二层多目标多模式资源受限项目调度问题机会约束模型和APSO算法来解决LT大型水利水电建设项目中的钻孔灌浆工程项目资源受限调度问题，得到了项目中活动的执行模式、最佳调度计划及选定模式下的最优资源配置方案，验证了模型和算法的可行性与有效性。APSO算法与GA算法比较分析的结果表明，APSO算法的适应值、收敛代数及运行时间均较优。　　最后考虑当项目规模非常庞大、组织结构非常复杂、需要将整个项目拆分成若干个子项目来完成的资源受限多项目调度问题。在考虑子项目的延期惩罚系数、子项目工期、子项目中的活动工期、可再生资源的总量为复杂随机变量的条件下，建立了上、下层均为多目标的一类二层多目标资源受限多项目调度问题复杂随机模型。然后应用相关机会规划来确定化模型，得到了复杂随机环境下的二层多目标资源受限多项目调度相关机会模型。在将该模型抽象为一般的复杂随机二层多目标相关机会模型后，给出了一般模型可行解和最优解的概念。在一般模型中，当复杂随机变量具有特殊形式且模型中的函数均为线性函数时，用模糊决策方法进行求解;否则，对于一般的复杂随机变量或模型中的函数为非线性函数，设计了基于复杂随机变量相关机会模拟计算的多目标PSO算法(MOPSO)。然后，通过应用复杂随机二层多目标资源受限多项目调度问题相关机会模型和MOPSO算法来解决LT大型水利水电建设项目中的部分项目资源受限调度问题，得到了项目的最佳调度计划及子项目中每个活动的资源配置最优方案，验证了模型和算法的可行性与有效性。MOPSO算法与多目标GA算法比较分析的结果表明，两种算法的Pareto有效前沿各有优劣，但是MOPSO算法的运行时间较短。　　全文对复杂随机环境下大型资源受限项目调度问题的二层多目标决策模型及其在大型水利水电工程项目中的应用进行了研究，设计了相应的算法并进行了分析讨论。本文提出的三种复杂随机二层多目标资源受限项目调度模型能够根据项目的实际情况制定出更加合理有效的调度计划，在缩短工程项目工期、降低项目运作成本、均衡利用资源等方面都具有积极的现实意义。同时，也将进一步丰富和发展不确定多目标决策理论、二层决策理论和复杂随机理论。本文的研究工作无疑将对复杂随机二层多目标决策及大型资源受限项目调度问题的研究起到非常积极的推动作用。