在产品开发过程中，任务分布不合理和资源分配不合理的问题会导致开发周期冗长。为了能有效缩短产品开发的时间，主要从任务分布方案的优化和求解模型的改进方面对分阶段迭代过程展开深入的研究。一方面，针对产品开发中任务分布方案的优化问题，引入动态规划法、遗传算法、DSM结构调整等方法进行寻优，以获取最优的任务分布方案；另一方面，针对产品开发中资源分配不合理的问题，引入资源均衡策略的思想，通过建立具有资源最优化配置的分阶段迭代模型，以减少开发过程的时间成本。　　首先，针对启发式方法搜索二阶段迭代模型的最优任务分布方案容易陷入局部最优解的问题，将具有全局搜索能力的动态规划算法和具有自适应全局优化概率搜索特性的遗传算法，分别引入到二阶段迭代模型任务分布方案的优化求解中，获得了全局最优解，减少了迭代过程的时间成本。　　其次，针对多阶段迭代模型求解的过程中，任务分布不合理会导致产品开发时间延长的问题，运用Markov Chain方法对迭代过程进行建模，通过模型求解推导出DSM中任务周期值、返工概率值与迭代过程时间成本的关系，并提出了有利于缩短产品开发时间的任务布局策略。　　最后，针对产品开发过程中存在资源分配不合理的问题，研究带有效率约束的分阶段迭代模型，通过引入资源均衡策略的思想，并以时间总量的优化为目标，构建具有资源最优化配置的耦合集求解模型，通过求解该模型得到了各任务小组的最优资源配置。