| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及其意义 | 第12-13页 |
| ·相关文献综述 | 第13-16页 |
| ·多项目研究现状 | 第13-14页 |
| ·资源平衡及其优化方法的研究综述 | 第14-16页 |
| ·研究思路与框架 | 第16页 |
| ·本文的主要创新之处 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 工期固定条件下多项目资源平衡问题研究的理论基础 | 第18-32页 |
| ·项目管理的理论知识 | 第18-22页 |
| ·项目管理的概念 | 第18页 |
| ·项目管理的特点 | 第18-19页 |
| ·项目管理技术和方法 | 第19-22页 |
| ·多项目管理的理论知识 | 第22-25页 |
| ·多项目管理的概念及内涵 | 第22-23页 |
| ·多项目管理产生的背景 | 第23-24页 |
| ·多项目管理的特点 | 第24-25页 |
| ·资源优化 | 第25-31页 |
| ·资源的概念和分类 | 第25-26页 |
| ·资源优化分类 | 第26-27页 |
| ·“工期固定、资源平衡”的优化算法 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 工期固定条件下多项目资源平衡模型研究 | 第32-43页 |
| ·工期固定条件下资源平衡问题描述 | 第32-34页 |
| ·工期固定条件下资源平衡问题的基本因素 | 第32页 |
| ·资源平衡问题的目标函数分析 | 第32-34页 |
| ·资源平衡问题的网络计划技术 | 第34-40页 |
| ·网络图 | 第34-37页 |
| ·网络计划时间参数的确定 | 第37-40页 |
| ·工期固定条件下多项目资源平衡问题数学模型的建立 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 工期固定条件下多项目资源平衡问题算法研究 | 第43-55页 |
| ·遗传算法（GA）概述 | 第43-44页 |
| ·基本遗传算子 | 第44-47页 |
| ·编码 | 第44-45页 |
| ·个体适应度的评价 | 第45页 |
| ·选择 | 第45-46页 |
| ·交叉 | 第46页 |
| ·选择 | 第46-47页 |
| ·基本控制参数的选择 | 第47页 |
| ·改进遗传算法 | 第47-51页 |
| ·微遗传算法 | 第48页 |
| ·隔代映射微遗传算法 | 第48-50页 |
| ·IP-μGA 和μGA 收敛性能比较 | 第50-51页 |
| ·工期固定条件下多项目资源平衡问题的算法设计 | 第51-55页 |
| ·染色体设计 | 第51页 |
| ·适宜度函数 | 第51页 |
| ·IP-μGA 操作 | 第51-52页 |
| ·约束条件处理方法 | 第52-55页 |
| 第5章 工期固定条件下多项目资源平衡模型仿真实验 | 第55-62页 |
| ·系统仿真原理 | 第55页 |
| ·算例介绍 | 第55-57页 |
| ·数学模型 | 第57-58页 |
| ·算例算法设计 | 第58-60页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 研究结论 | 第62-63页 |
| 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录A（攻读学位期间所发表的学术论文） | 第69-70页 |
| 附录B（部分源程序清单） | 第70-72页 |