近年来,项目管理在世界范围内越来越受到重视,而且在企业和各种组织中发挥了越来越重要的作用。资源受限项目进度安排是项目管理领域中一个十分重要而义比较复杂的问题,近几十年来国内外很多学者对该问题进行了研究,提出了各种解决方法。随着全球化经济的发展,世界市场的竞争越来越激烈,企业项目的规模和数量也越来越大。目前大多数项目进度安排方面的研究是针对单项目环境下对资源进行分配来优化某个项目指标,对资源受限多项目进度安排问题研究不多。在企业同时开展多个项目时,由于企业资源的有限性,各个项目之间经常会产生资源冲突问题,因此研究如何在多项目之间合理配置资源,安排项目活动的次序,实现多项目总工期最小、总成本最小等优化目标,这是企业实践中具有现实意义的问题。 本文首先介绍了项目管理的发展及内容,在此基础上引出项目管理研究中的一个重要问题,即资源受限项目进度安排问题,从不同角度讨论了资源受限项目进度安排问题的分类,给出了问题的网络模型及数学模型,对近年来一些学者对该问题的解决方法进行了总结。接着论文对资源受限单项目进度安排问题进行了研究,以项目总工期最小作为优化目标建立数学模型,讨论了智能算法在求解该问题中的应用,并设计了一种遗传算法来求解该问题,通过算例说明算法的有效性。现实中企业经常同时开展多个项目,论文提出资源受限多项目进度安排问题,基于单一优先规则的启发式算法往往不能有效解决多项目进度安排问题,因此论文设计了一种基于综合优先规则的启发式算法来求解问题,并通过实例仿真说明算法的有效性。由于企业中的资源总是有限的,因此如果将项目中的资源拓展为柔性资源,对于降低企业成本,提高企业效益具有现实意义。论文提出了柔性资源受限多项目进度安排问题,建立了数学模型,利用遗传算法求解该问题。在遗传算法中,针对问题设计了编码方案,在拓扑排序的基础上生成初始种群,并设计了选择、交叉、变异等遗传操作算子。论文最后给出了柔性资源受限多项目进度安排问题算例,采用C语言编写遗传算法程序,通过仿真实验说明本算法可以有效解决该问题。