随着经济全球化的发展,建筑市场的竞争变得越来越激烈,建筑企业所处的环境已从相对传统的稳定型变成了动态多变型的激烈竞争环境,普遍面临的是一种快速的,持续变化的动态环境,因而对项目管理的要求也越来越高。在资源约束的情况下,如何合理的安排进度是建筑企业成功应对市场激烈竞争的重要挑战之一。多资源约束下工程项目进度问题(Resources Constrained Project Scheduling Problem, RCPSP)是工程项目进度优化中的一个典型问题,也是一个NP难题。它研究在满足逻辑关系和资源约束的前提下,求得活动的最早开始和结束时间,达到工程项目工期最短的优化目标。资源约束下工程项目进度问题已成为项目进度优化研究的一个热点问题。因此,本课题基于遗传算法,研究RCPSP的优化问题,并详细介绍了基于遗传算法求解多资源约束下工程项目进度优化问题的求解过程和步骤。本文首先对国内外该问题的优化研究动态作了详细的综合论述并介绍了相关的理论和原理。然后在对RCPSP工程项目特征进行界定的基础上,根据工程项目进度计划的编制原理及资源的限制构建了多资源约束下工程项目进度问题的数学模型,其目标函数就是工程项目总工期最短。为了求解提出的模型,本文详细阐述了遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)的基本原理以及遗传算法的主要运算步骤,基于上述阐述,提出了针对遗传算子改进的遗传算法,针对RCPSP问题数学模型进行了遗传算法的设计,并基于MATLAB编写了该算法的程序。最后,为了验证针对此问题的遗传算法有效性,对基于Patterson110的算例进行了验证。并且与基于启发式算法的工程项目管理软件得出的结果进行了比较分析,发现遗传算法能够更好地解决该类问题,遗传算法用于该问题的有效性得到了证实。