资源受限项目调度问题(Resource-constrained Project Scheduling Problem,RCPSP)是项目管理领域的一类重要问题,是指在满足项目资源约束以及活动时序约束的条件下,通过合理分配资源,为项目中的每一个活动安排起始时间,从而实现项目管理目标的最优化。RCPSP问题广泛存在于各个生产领域,对于企业缩短项目工期、降低生产成本具有重要的经济意义,同时对于社会节约资源、减少浪费具有显著的生态意义。此外,RCPSP在理论上属于组合优化问题,具有NP-hard性,为求解该问题学者进行了大量的研究,主要提出精确算法和启发式算法两类方法,但现有求解方法和实际应用之间仍然有较大差距。因此,本文研究资源受限项目调度问题具有重要的理论价值和实际意义。本文以多种可更新资源下的RCPSP问题为研究对象,首先阐述其研究背景、目的及意义,并对项目调度理论、调度生成机制以及遗传算法进行梳理作为本文的理论基础。同时,详细介绍了资源受限项目调度问题,重点比较了现有的求解方法。其次,建立求解RCPSP的混合整数规划模型。由于RCPSP的NP-hard性,该混合整数规划模型难以解决大规模问题,因此本文设计了一种新的构造型启发式算法来生成RCPSP问题的调度方案,命名为顺序摆放法。该方法按照一定优先顺序和摆放规则,划分摆放区域,依次摆放项目活动,确定其开始和结束时间,直至项目活动全部摆放完毕,生成一个可行的调度方案。在此基础上,提出一种基于排列编码并采用顺序摆放法作为解码规则的改进遗传算法。通过交叉、变异和选择算子,优胜劣汰,产生新一代种群,从而扩大解空间,搜索更多的摆放顺序,寻找最短项目工期。最后,采用Matlab语言编程,基于标准问题库PSPLIB中的数据集进行算法测试,将测试结果与其他算法进行比较,证明本文所提算法是有效的,并在求解精度、计算复杂性等方面表现较好。理论和算法最终都要服务于实践,都要为企业实际项目管理问题提供可行的解决方案。本文第五章针对RCPSP问题进行了案例研究,运用本文所提算法解决企业生产经营中的项目实例;结果表明该方法不仅丰富了RCPSP的调度生成机制,而且具有实际应用价值。