经济全球化的发展使得市场竞争不断增强，项目实施环境的不确定性也不断增大。随机资源受限项目调度和鲁棒性项目调度作为两种主要的不确定型项目调度理论方法，已经得到学术界和企业界的重视和关注，本文以提高不确定环境下项目管理的动态适用性为切入点，整合鲁棒性调度与随机资源受限项目调度，提出鲁棒性视角下活动工期为随机变量的资源约束型项目调度优化问题。　　首先，本文基于传统的随机资源受限项目调度问题，将工期视为均值和方差已知的随机变量。以资源约束型项目调度问题的自由时差概念作为鲁棒性度量指标，目标是在可更新资源和项目合同工期的约束下，寻找最优调度策略，确保项目调度方案的鲁棒性最大化。通过对所研究问题进行分析界定，构建问题的优化模型，设计禁忌搜索、多重迭代和随机生成三种启发式智能优化算法，采用项目调度问题算例库PSPLIB的生成器随机产生标准算例集合，对算法性能进行测试，分析项目活动规模、合同工期和资源约束强度等参数对算法的影响，并得出结论：禁忌搜索算法绩效明显优于其他两种算法。其次，考虑工期为随机变量，采用离散仿真技术模拟不确定环境下的随机工期。以项目按期完工概率最大为鲁棒性目标，寻找最优调度策略，构建随机资源受限鲁棒性调度模型。参考前述禁忌搜索算法设计启发式智能优化算法与离散仿真技术相结合的联合优化算法求解问题模型，通过实例验证模型的合理性和算法的有效性。　　本文在结合鲁棒性项目调度和随机资源受限项目调度研究方面做了有益尝试。理论上，为随机资源受限项目调度方法和基本鲁棒性项目调度提供新的拓展视角，实践中为在不确定环境下实施项目提供了量化决策依据，同时也给项目管理者及实践者科学地运用项目管理方法提供了理论指导，对于提高以项目化方式运作的企业的竞争力具有重要的意义。