随着我国城市化进程的加快、城市用地的紧张和越来越高的土地价格，高层建筑逐渐成为城市规划建设的主要形式。高层建筑结构复杂，工程量大，施工工序多，工期较长，如果工程进度制定的不合理，将给参建单位带来重大损失。目前对工程进度的多目标优化，多是将各目标值进行量化处理和权重处理，或是将多目标问题转化为单目标问题，在实际应用中上述处理方式过于简单，也很难满足工程需求。鉴于此，本文结合进化算法技术和Pareto多目标选择理论，提出一种改进的多重Pareto遗传算法（MPGA），对建筑工程的工期、资源和成本同时进行优化研究，并通过一工程实例验证了MPGA的可行性，然后利用MPGA算法建立高层建筑工期优化模型，该模型对影响高层建筑工程进度和成本的因素进行了综合考虑，最终提供多个优化方案，管理者可参考不同优化方案的直接成本和工期结合自身需要，对项目资金、人员、资源等的供应提前做好准备。本文主要研究内容如下：（1）回顾国内外对建筑施工进度的优化调度技术，如横道图技术、网络图技术、平行施工技术、人工智能技术等，并对进化算法的原理和方法进行简要介绍。（2）提出一种改进的多重Pareto进化算法技术求解多目标优化问题，MPGA中融合了精英保留策略、小生境理论、动态交叉变异概率、增加新种群等思想，建立存在资源约束，以工期最短、成本最低为优化目标的模型，通过一工程实例，验证算法模型的可行性。（3）将MPGA应用于高层建筑的施工进度优化，建立高层建筑优化调度模型，优化后的施工方案指定了施工工序选用的施工模式和开工日期。（4）以Microsoft Office Excel2007为运行平台，将上述研究成果利用VBA语言编制基于多目标进化算法的高层建筑施工进度优化软件。利用该系统，通过输入工程相关资料，程序即可自动生成项目施工横道图、资源统计量图表等信息，该系统操作界面清楚简单，便于操作，具有较重要的应用推广价值。