工程项目进度管理一直都被视为项目成败的重要目标之一,通过对各项施工活动在逻辑和时间上的合理安排,可以有效利用有限资源、减少浪费,在规定的工期内保质保量完成项目施工。随着现代工程项目复杂性不断增加,传统的进度管理已经难以满足工程项目管理需求,进度延误现象普遍存在。在此背景下,面向协同施工,利用新兴信息技术对进度管理理论和方法创新具有重要的理论意义和现实意义。本文在梳理和分析已有研究成果的基础上,通过采用定性与定量分析相结合、理论与应用相结合等研究方法,综合运用工程项目管理理论、信息融合理论、粗糙集理论、模糊理论等自然科学和社会科学知识,对面向协同施工的工程项目进度管理开展研究。通过分析协同施工相关研究成果,本文对协同施工的概念进行界定,并详细阐述协同施工的主要内容,信息协同和多主体协同;根据协同施工的概念,结合进度管理的特点,阐述面向协同施工的工程项目进度管理内涵和内容,明确研究边界和研究内容;结合信息融合理论、粗糙集理论、模糊理论、普适计算、BIM技术等搭建研究的理论框架。基于普适计算和BIM技术,结合信息融合理论构建面向协同施工的工程项目进度信息集成模型,明确进度信息集成实现过程。运用上下文感知计算定义进度上下文信息概念,分析进度上下文信息类型,明确不同类型进度上下文信息的获取方式;运用IFC标准构建进度上下文信息模型,实现进度信息标准化表达;运用D-S证据理论制定进度上下文信息融合规则,获取进度状态的准确估计。针对现代工程项目的复杂性,分析面向协同施工的进度优化特点,例如信息不完备、多主体参与、偏好、多目标、实时、动态等,并从时间和空间维度分析进度优化的复杂性;针对进度优化的信息不完备、多主体参与、多目标等特性,运用优势粗糙集理论深入研究进度优化与资源、成本、工期等约束条件的关系,并获取进度协同优化决策规则;针对进度优化过程中存在的多主体利益冲突,运用主从递阶决策理论,结合优化决策规则构建进度协同优化模型,并利用差异演化算法和种群密度的协同进化模型相结合实现模型求解。运用人工智能理论的产生式规则设计进度协同控制推理方法,并用RETE算法实现进度的“事中”控制;进一步运用模糊推理理论分析不确定性环境中进度偏差的预测,并设计进度偏差预测模糊推理实现步骤;运用模糊动态规划方法,结合多主体协同评价,构建进度协同调整模型。最后,本文以某工程项目为例进行应用研究。根据项目进度管理的实际情况,分别对项目进度信息集成、项目进度协同优化、项目进度协同控制等进行案例分析。本文在对面向协同施工的工程项目进度管理研究过程中,运用的多种理论和方法可以丰富和扩展工程项目进度管理的理论体系。对进度信息集成的采集、标准化表达、融合等过程研究,有助于实现实时性进度信息处理,为接下来的进度优化、进度控制提供信息支持;提出的多主体、多目标的进度协同优化方法,有助于提升实际项目中进度优化方案的满意度;通过规则推理、模糊推理的引入,有助于完善进度控制方法,满足复杂工程项目的控制需求。