在大型施工项目中经常存在多个可行的施工方案,原有的项目调度工具缺乏描述备选施工方案的能力。前人采用复杂时间关系与逻辑关系,增强了复杂施工项目调度计划模型对多施工方案的表述能力,但是缺少求解大规模复杂施工项目调度计划问题的高效算法。精确式求解算法一般只适用于中小型规模的调度计划问题求解;启发式算法在大规模问题求解上具有更好的求解效率,但是需要针对复杂施工项目调度计划的模型求解进行定制和优化。针对上述问题,本文将复杂时间关系中的逻辑变量用布尔变量表述,基于模型转换框架,将原先的复杂施工调度计划模型转换为混合整数规划模型。本文采用解释结构模型对模型中存在的大量布尔变量进行传导分析,确定了布尔变量间的计算顺序优先级,用于改进求解调度计划模型的分支定界算法与遗传算法。在改进的分支定界法中,加入了逻辑分支的概念,通过逻辑推理达到压缩路径的目的,减少了线性规划求解器的调用次数;另一方面,在改进遗传算法中,根据逻辑变量的计算顺序优先级进行染色体编码,同时在算法过程中加入了约束条件冲突检测和解决机制。最后,本文通过某平衡悬臂桥梁施工实际工程案例验证了算法的正确性与实用性。另外,将改进的遗传算法与传统遗传算法进行运算效率的对比,计算结果表明了前者在计算效率上明显优于后者。