现代工程项目规模越来越大,工序和资源复杂程度逐渐提高,这种情况使得管理者对于进度计划准确性的要求越来越高。早期的进度管理技术有甘特图法、关键路径法及计划评审技术,随着工程项目的日趋复杂这些技术显露出明显的不足。关键链项目管理方式由于其立足于项目整体的角度,从人类行为学假设剔除项目中不必要的时间分配,考虑全部约束条件进行进度规划,将剔除的时间汇聚在链路尾端形成缓冲区应对项目执行过程中不可预知的风险,越来越受到关注。但是,由于工程项目的日趋复杂,由制造业中诞生的关键链项目管理技术需要与工程项目工序和资源复杂的特点相结合而进行改进。本文从关键链项目管理技术的两大核心问题:关键链识别和缓冲区设置两个方面进行改进,使其符合大型工程项目进度优化管理的特点。首先,在关键链识别阶段,为了解决传统关键链识别方法:资源调配法人工计算量大、识别基础是并行工序同时开始、不适用于多资源、工序复杂工程项目关键链识别的问题,本文提出采用自适应遗传算法利用计算机程序进行智能关键链识别,并改进了以往研究中的交叉算子和变异算子并建立模型,解决传统算法易趋向局部收敛以及前人改进易破坏最优个体,导致所识别关键链不准确的缺陷;其次,在缓冲区设置阶段,为了解决传统缓冲区设置方式:剪切-粘贴法和根方差法进行缓冲区设置没有结合项目工序和资源复杂的特性,从而进行缓冲区设置会出现缓冲区设置偏大或偏小、不能对项目工期形成有效保护,造成工期长而项目完工概率相对较低的问题,本文建立了考虑影响因素的缓冲区设置模型;最后,本文将所提出的改进关键链模型应用到工程项目进度管理具体案例中,证明了本文算法在工程项目关键链进度管理关键链识别和缓冲区设置上均有优势,缩短项目工期,提高完工概率,达到优化工程项目进度计划的目的,使项目进度更加合理科学。