工程管理项目领域中,成本、工期和质量作为三大管控目标,其研究方法与研究理论日趋成熟。尽管近年来工程管理研究领域衍生出众多其他目标,但是这三大目标仍然是学术界和工程实践中备受关注的问题,从单目标到多目标的优化研究从未停止,并且将更加深入。工程项目中成本低、工期短、质量高是所有决策者所希望的,但是三者之间相互联系且彼此制约,更多的情况下是得到一个目标不得不牺牲其他目标作为代价。因此如何在线状工程项目中实现三大目标的优化管控,一直是学术界和工程实践中重要的问题。目前,国内外关于线状工程项目的优化多集中于资源均衡,关于线性计划方法的线状工程项目工期-成本-质量多目标优化研究较少,本文从工期-成本-质量多目标优化着手,建立了工期-成本-质量的多目标优化数学模型。由于线性计划方法与网络计划方法的差异性,本文在工期目标模型建立时,从线状工程项目特征出发,针对线性活动、块状活动及条形活动分类进行讨论并建立数学模型,并对工期模型中的约束进行说明。在成本目标模型中,讨论了线状工程项目的直接成本、间接成本与工程延期费用,将间接成本费用率按活动耗时进行分摊。目前关于质量问题的确定,大量学者从不同视角出发,探讨了多种解决方案,但本文依旧采纳专家打分法对质量进行确定,通过具有工程实际经验的专家对活动的评分仍然具有高效性与高可靠性。多目标问题优化解非唯一、存在一组Pareto解集,传统的数学规划方法具有局限性,多目标遗传算法是一种用来解决和分析多目标优化问题的算法,相较于传统的数学规划算法,遗传算法具有简单、高效的特点。遗传算法的核心是协调各个目标函数之间的关系,寻找出各个目标函数都尽可能达到较大或较小的函数值的最优解。在众多多目标优化的遗传算法中,带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)是目前影响较大及应用范围较广的一种多目标优化遗传算法。通过结合实际工程案例,在分析计算各活动施工方案的工期、成本和质量,采用带精英策略的非支配排序遗传算法对线状工程项目多目标优化问题进行求解,优选了符合工程项目实际且满足工程需求的施工方案。