| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 项目管理的发展与历程 | 第11-12页 |
| 1.1.1 国际项目管理的发展与历程 | 第11-12页 |
| 1.1.2 国内项目管理的发展 | 第12页 |
| 1.2 国内外项目管理资源优化问题研究概述 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外蚁群算法的研究现况 | 第13-14页 |
| 1.4 研究蚁群算法在解决项目管理资源优化问题上的意义 | 第14页 |
| 1.5 工作的主要内容及研究成果 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 项目进度管理概述 | 第16-23页 |
| 2.1 项目进度管理概念 | 第16-18页 |
| 2.1.1 术语 | 第16页 |
| 2.1.2 活动之间关系的依据 | 第16-17页 |
| 2.1.3 项目约束的类型 | 第17页 |
| 2.1.4 资源进度计划问题的分类 | 第17-18页 |
| 2.2 进度管理的常用工具与技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 项目进度网络图 | 第18-20页 |
| 2.2.2 关键路径 | 第20-21页 |
| 2.2.3 资源平衡法 | 第21页 |
| 2.2.4 关键链法 | 第21-22页 |
| 2.2.5 进度模型 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 蚁群算法的生物原型及基本原理 | 第23-29页 |
| 3.1 生物原型介绍 | 第23-24页 |
| 3.2 蚁群算法（ACO）的基本原理 | 第24-25页 |
| 3.2.1 旅行商问题（TSP） | 第24页 |
| 3.2.2 蚁群算法的基本特征及算法 | 第24-25页 |
| 3.2.3 蚁群算法最主要的特性 | 第25页 |
| 3.3 蚁群算法的改进 | 第25-27页 |
| 3.3.1 蚁群系统算法ACS（Ant Colony System） | 第25-27页 |
| 3.3.2 最大最小蚁群算法 | 第27页 |
| 3.4 蚁群算法与其他算法的比较 | 第27-28页 |
| 3.4.1 遗传优化算法 | 第27页 |
| 3.4.2 模拟退火算法（SA） | 第27-28页 |
| 3.4.3 三种算法在处理组合问题上的比较 | 第28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 运用蚁群算法对IT 项目进行资源优化 | 第29-47页 |
| 4.1 资源优化的建模与算法参数分析 | 第29-37页 |
| 4.1.1 实例的项目背景介绍及工作分解结构（WBS） | 第29-31页 |
| 4.1.2 资源受限下的项目进度管理 | 第31-37页 |
| 4.2 蚁群算法建模与算法参数分析 | 第37-45页 |
| 4.2.1 可行活动集的构造 | 第38-39页 |
| 4.2.2 参数设置和算法描述 | 第39-41页 |
| 4.2.3 程序分析 | 第41-45页 |
| 4.3 运用蚁群算法进行项目进度管理与其他项目管理方法的比较 | 第45-46页 |
| 4.3.1 关键路径法+资源优化平行法 | 第45页 |
| 4.3.2 关键链管理方法 | 第45-46页 |
| 4.4 新算法的局限性和适用范围 | 第46页 |
| 4.4.1 适用范围 | 第46页 |
| 4.4.2 局限性 | 第46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 工作小结及研究展望 | 第47-49页 |
| 5.1 工作小结 | 第47页 |
| 5.2 后续研究工作的方向和展望 | 第47-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录1 程序设计 | 第54-59页 |
| 附录2 在攻读工程硕士时发表的论文情况 | 第59-61页 |
