水利工程施工进度管理是工程项目管理的三大核心任务之一,是工程项目顺利实施的重要保障,与项目各方利益密切相关。合理的施工进度计划是进度管理的基础,尤其是在项目工期和成本管控方面,由于水利工程施工周期长、难度大等特点,不少工程存在进度滞后和成本超出预算的现象。以往工期和成本的研究,主要集中在以最短工期或最低成本为目标优化施工进度计划,且缺乏方案实施过程的具体进度安排、工期和成本的阶段性分析。基于此,本文针对南水北调大型输水箱涵工程,基于多目标智能优化、BIM-5D可视化仿真模型进行施工进度计划的多目标优化和可视化模拟,主要研究内容如下:（1）基于支持向量回归机（SVR）的施工资源配置与工期和成本之间的映射模拟。大型输水箱涵属于线状工程,施工工序较为固定,不同的资源配置会直接影响工程的工期和成本,为寻求不同资源配置对工期和成本的影响,提出基于SVR模拟资源配置方案与工期和成本之间的关系。在SVR模型的建立过程中需要样本数据的支撑,本文利用cc-project软件绘制一定长度输水箱涵的典型资源配置方案流水网络图,直接从软件获取相应方案的工期,并根据资源配置数量和单价计算得到其成本,分析各方案阶段性工期、总工期和成本数据,以此作为模型训练的样本数据,建立SVR映射模型。实例分析结果表明该模型误差在2%以内,为类似工程的工期和成本计算提供借鉴。（2）结合SVR映射模型和遗传算法实现箱涵工程施工进度优化。以工期短和成本低为目标建立箱涵工程施工进度优化模型,针对模型多目标、多约束的特点,采用遗传算法实现模型求解。在遗传算法随机生成资源配置方案的基础上,利用SVR映射模型构造遗传算法适应度函数,简化了遗传个体优化目标的计算过程。（3）基于BIM-5D的施工进度模拟,对Pareto解集中优化方案进行可视化、动态对比分析。根据各优化方案的资源配置绘制流水网络图,进一步编制施工进度计划,分析各方案的工期和成本数据。将进度计划、成本数据整合到基于Navisworks软件创建的BIM-5D模型之中,对箱涵工程进行可视化动态模拟,对比分析各方案的阶段性进度和成本投入,为确定最优施工方案提供决策支持。本文针对南水北调输水箱涵工程实例,利用以上模型和方法对其进行施工进度的优化与模拟,验证了 BIM技术和多目标遗传算法相结合应用于水利工程施工进度优化的可行性与优越性。