项目管理作为管理实践的一个独特领域已深入到各个行业,在世界发达国家,它已经成为推动制造业快速发展的有效管理方式,而我国机械制造业的项目管理水平与发达国家相比还有较大差距。企业要在激烈的市场竞争中取得优势,不能只依靠装备及技术手段的更新,更需要提高管理水平,因而多项目管理的理论方法及应用研究已成为目前的热点。ETO (Engineer-to-order)型机械制造企业是典型的面向项目的制造型企业,面临着资源有限而需要同时完成多个项目的问题,推行科学的项目管理模式是行业发展的必然趋势。从某种意义上说,项目管理是一种对资源进行管理、分配和调度的过程,因而多项目管理中资源优化调度是关键议题。通过先进的项目管理理念与方法的应用,可使企业在节约资源的同时提高服务水平,增强市场竞争力。本文结合我国ETO型机械制造企业的实际,对多项目管理的资源优化方法进行研究,提出了一些新的思路和方法,主要内容和成果如下：(1)结合项目管理理论和ETO型机械制造企业的生产特点,分析了贯穿机械产品项目实施的产品管理、项目管理和资源管理三条基本线。针对我国企业在管理项目中存在的问题,阐明了推行项目管理模式的必要性,并结合企业资源的特点,明确了企业多项目管理中资源优化的目标及主要内容。(2)提出了针对ETO型机械制造企业的多项目优先级评价指标体系。在分析客户、财务和产品等方面是影响项目优先级主要因素的基础上,确定了多项目优先级的评价指标,提出了指标分值的量化参考方法,运用AHP法确定了指标权重,并建立了基于GRA法的多项目优先级评价模型,结合企业实例验证了指标体系和方法的可行性。(3)建立了以项目加权总工期最小为目标的资源约束下多项目工期优化问题的数学模型；同时针对基本的元胞自动机拓扑排序算法的不足,提出了改进的方法：通过设置虚拟节点将多个项目的网络合并,以满足任务逻辑约束和资源条件为演化规则,构造基于项目网络的元胞自动机模型；从起始虚拟节点出发,寻找满足演化规则的待激活节点,对同时存在多个待激活节点的情况,提出了两种相应的待激活节点的排序方式；通过多轮比较寻优,求得多项目工期优化问题的资源优化调度方案。通过企业案例验证了算法的有效性。(4)针对任务工期随资源获取数量增减而变化的多项目资源优化调度问题,建立了相应的数学模型,提出了问题求解的多Agent粒子群算法。新算法针对基本粒子群算法的粒子间缺乏协商和协作而导致收敛速度慢的缺点,将Agent概念引入粒子结构中,利用Agent的局部环境自学习操作,获得空间位置更新值；并提出基于利益最大化博弈的粒子位置取整操作思路,将取整后的粒子映射到资源的调度方案上,通过不断更新最终获得全局最优调度方案,并通过实例验证了算法的有效性。(5)结合动态多项目管理资源配置的特点,在传统资源分散配置策略的基础上提出一种资源集中共享策略。以某ETO型机械制造企业的一个装配子系统为研究对象,建立了相应的系统仿真模型,试验结果表明系统的繁忙程度越高,资源集中共享策略与传统资源分散配置策略相比,系统服务效率有明显的提高。