| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 前言 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 资源均衡优化问题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 资源受限项目多目标优化模型研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.3 资源受限项目多目标优化算法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.4 论文创新点 | 第19-20页 |
| 第2章 资源受限项目多目标优化基本理论 | 第20-30页 |
| 2.1. 不考虑资源约束的项目调度 | 第20-21页 |
| 2.1.1 项目调度 | 第20-21页 |
| 2.1.2 项目网络分析和活动时序关系 | 第21页 |
| 2.2 资源受限项目调度问题基本理论 | 第21-22页 |
| 2.3 资源受限项目资源均衡优化问题基本理论 | 第22页 |
| 2.4 多目标优化基本理论 | 第22-24页 |
| 2.4.1 多目标优化问题一般描述 | 第23页 |
| 2.4.2 Pareto优化相关概念 | 第23-24页 |
| 2.5 多目标遗传算法 | 第24-30页 |
| 第3章 资源受限项目多目标优化问题描述及模型构建 | 第30-33页 |
| 3.1 资源受限项目多目标优化问题描述 | 第30-32页 |
| 3.1.1 非生产性成本（NPC）指标 | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于NPC指标的资源受限项目资源均衡优化问题描述 | 第31-32页 |
| 3.2 资源受限项目多目标优化模型构建 | 第32-33页 |
| 第4章 资源受限项目多目标优化问题算法设计 | 第33-41页 |
| 4.1 NSGA-II算法的基本原理 | 第33-35页 |
| 4.1.1 NSGA-II算法的主要思想 | 第33-35页 |
| 4.1.2 NSGA-II算法存在的一些问题 | 第35页 |
| 4.2 基于混沌与差分进化的NSGA-II算法求解 | 第35-41页 |
| 4.2.1 编码方案与解码方案 | 第35-36页 |
| 4.2.2 混沌初始化种群设定 | 第36页 |
| 4.2.3 适应度函数 | 第36-37页 |
| 4.2.4 基于Pareto排序的精英存储策略 | 第37页 |
| 4.2.5 改进的变异算子 | 第37-39页 |
| 4.2.6 多点随机交叉算子 | 第39页 |
| 4.2.7 选择算子 | 第39-41页 |
| 第5章 资源受限项目多目标优化问题算例分析 | 第41-47页 |
| 5.1 算例数据获取 | 第41页 |
| 5.2 算例计算结果及对比分析 | 第41-47页 |
| 第6章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 附录 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |