时间-费用权衡问题中最基本的调度目标是：总资源给定的条件下使项目的工期最短(项目预算问题),或在给定项目工期的条件下使项目的总成本最小(工期底线问题)。对于重复性建设项目来说,项目调度的目标也可以归结为这两种。时间-费用权衡问题一般是多模式选择问题,既每个工序都有多种执行方式可供选择,不同的执行方式对应不同工期和费用。项目的时间-费用权衡的优化过程就是对执行模型的重新组合过程,这类问题属于Np-hard问题。因此本文利用智能优化算法来实现对时间-费用权衡问题的优化过程。在项目调度中,控制路线决定了项目的总工期,而之前的确定控制路线的方法存在不同程度的缺点和不足,本文首先重新定义了控制路线的概念,制定了确定控制路线的方法,使得控制路线的确定过程更加准确,更加符合实际要求。并且重重新区分了工序连续与不连续、资源连续与不连续利用的约束情况。分析了工序系间存在优先约束关系、资源连续性约束、工序系连续性约束等情况下的工期计算过程和方法。为实现重复性调度问题的时间和费用的优化,文中分别叙述了RSM问题的时间和费用模型。时间模型主要针对工序工期的计算,时间约束的计算等。费用模型主要包括材料费用、劳动力费用、设备费用和总费用等。依据实际需要,将时间-费用权衡问题的分为两种模型：工期确定下计算最小费用、费用确定下计算最小工期。而对于计算过程中工序数量庞大、工序间约束关系众多的问题,本文采用遗传算法来求解该问题。遗传算法不仅运算速度快,而且能够求解多目标问题。该模型为重复性项目调度问题的执行者提供了方便有效的时间-费用权衡优化方法,文章最后例举了一项桥梁施工过程的计算实例,并且利用遗传算法进行求解。