新的外部环境下，研发型企业更加紧贴客户需求，产品种类丰富，层次多样，最重要的是企业中的众多项目往往并行存在。与企业中的其他资源相比，研发型企业对于人力资源的依赖更大，多项目实施过程中存在人力资源的争夺现象，如何有效的进行研发项目的人力资源调度是一个亟待解决的实际问题。　　本文针对该类企业多项目管理中人力资源调度进行了优化研究。　　首先，明确要研究的问题，清晰定义该现实问题，然后根据研发型企业的特点，设定假设、参数及约束条件，以最小总成本为目标函数，建立数学模型。　　其次，由于该类问题为NP-hard问题，故提出基于蚁群策略的超启发式算法求解，该算法采用蚁群策略作为高层策略进行启发式选择，搜索低层启发式规则，并用选择的规则构造出可行解。算法将该问题分为项目活动分配与人员选择项目活动两大部分，分别设计了信息素矩阵及候选的启发式规则集。由于该算法首先产生的是调度解，故设计了完整的流程构造可行解。最后更新相应的信息素，进行多次迭代。本文还设计了多组仿真实验对算法参数进行选择，并将该算法与几种启发式规则的组合进行了对比实验，从实验可以看出该算法求得结果更优。　　最后，对于蚁群策略的超启发式算法中早期信息素积累慢的情况，提出采用免疫算法在早期加快收敛速度，构成基于免疫蚁群的混合超启发式算法。早期的免疫算法得到较优解后，进行信息素映射，就可以继续利用蚁群的算法继续寻优。同样，经过仿真对比实验后，证明了在项目活动更多的情况下该算法比基于蚁群策略的超启发式算法有更快地求解速度，表现出更好的搜索性能。进一步优化了多项目环境下人力资源调度问题的求解方法。