社会经济的不断发展催生了大量的项目建设需求,多项目管理已成为企业常态。然而由于多项目情况下管理界面较大,且存在子项目之间的有限资源争夺关系,导致多项目调度成为了研究和实践中的重难点问题。另外,由于国内城市化进程加速导致项目环境越来越复杂,为项目实践增添了很多不确定性因素,这些不确定性因素的存在进一步增大了项目调度难度,使得工程延期、成本超支等情况时有发生。不确定环境下多项目调度问题是调度领域亟待解决的问题。针对这一问题,本文采用文献分析法、定性分析法、定量分析法等方法对不确定环境下多项目调度与控制问题进行研究,提出了 "计划-控制"两阶段模型。首先,构造了基于遗传算法的资源受限多项目调度模型。该算法采用精英+排序选择方式保证了最优个体不被排除的同时,也避免了算法过早收敛;优先关系保留交叉算子保证了子代依然满足紧前关系约束,解决了算法产生不可行解的问题。紧接着,构建了基于系统动力学的不确定环境下多项目控制模型。该模型共包含项目进度、项目表现、项目资源、工期变化等四个子系统,分别模拟了项目实践中的重要反馈结构,其中进程子系统中包含了各任务的紧前关系约束和资源约束,实现了项目调度计划和项目控制的有效对接。通过算例仿真与分析,表明了该"计划-控制"两阶段模型进行不确定环境下资源受限多项目调度与控制的有效性。首先构造了一个包含3个子项目、36个实任务的多项目算例;然后运用遗传算法分别求解算例在无资源约束、含资源约束、含项目权重系数等情况下的调度计划;最后运用系统动力学模型进行不确定环境下多项目控制仿真。仿真结果表明,"计划-控制"两阶段模型能够有效应对不确定环境下资源受限多项目调度问题。