项目调度是项目管理的核心内容之一,对于制造企业提升生产效率、降低成本、缩短项目周期具有重要意义。论文以非标自动化设备为研究对象,对非标产品设计时间的预测方法进行了研究,在此基础上,探讨了资源受限下多模式项目调度问题,最后对扰动环境下的项目动态调度方法进行了研究。论文的主要研究工作内容如下:首先,非标自动化设备项目初期的设计环节在其整个项目管理过程占据重要地位,对其设计时间的精准预测是有效实施项目调度的基础。基于非标设备设计和制造特点,选择设计相似度、客户协同度、造型难度、订单规模和团队参与程度五个维度,探究对设计时间的影响。考虑非标产品样本数量较少的特点,采用了向量机回归模型（SVR）、高斯过程回归模型（GPR）以及神经网络（BP）三种预测方法,进一步基于十倍交叉验证与遗传算法对预测模型进行参数寻优,最后从预测精度和稳定性两方面对几种预测模型优劣进行对比和分析。其次,在获得设计环节预测时间的基础上,以缩短项目周期和提高项目周期内资源负载均衡性为目标,建立了资源受限下多项目多模式项目调度模型。考虑各项作业开始时间的选择相互独立符合马尔可夫模型的特性,故基于NSGA Ⅱ与Q学习算法提出了一种双层迭代算法对模型进行求解,NSGA Ⅱ算法生成模式组合,其适应度函数则利用Q学习对各个模式下作业时间选择进行搜索,并通过与经典的NSGAⅡ、粒子群等多目标算法对比验证其性能。最后,针对扰动环境采用前摄性调度与反应性调度相结合的动态调度方案,前摄性调度中将各项作业所拥有的时间缓冲加权和定义为该项目的鲁棒性指标,反应性调度除了将各作业开始时间变动成本最小化作为优化目标,同时考虑最小化各作业模式转换成本。为了满足快速求解的要求设计了双层嵌套变邻域搜索算法,通过对邻域和扰动算子的设定既减少了不可行解的产生又扩大了搜索空间,算例结果验证了方法的有效性。