资源受限的项目调度问题(RCPSP)近年来成为了项目管理问题中的主流问题,其中双目标均衡问题是资源受限项目调度问题的重中之重。本文考虑了传统资源受限问题的缺陷和不足,将项目环境的不确定性作为研究的前提,均衡RCPSP问题中的项目鲁棒性指标和资源均衡调度指标。因此,本文提出的两个方面的优化目标分别是资源均衡优化目标和鲁棒性调度优化目标,并通过算例验证了该双目标优化方案的可行性和有效性。首先,本文通过对活动时间提出假设,即在不确定环境下,资源受限项目调度中的活动工期是服从某一均值和方差的正态分布的随机变量。其次,文章指出在进行资源均衡优化的过程中,仅仅考虑生产性成本是不够的,在项目的实际进行的过程中还存在非生产性成本,并且采取有效措施降低非生产性成本是实现资源均衡的有效途径。因此运用非生产性成本(Nonproductive Cost,NPC),引入资源使用的两种策略:资源闲置策略(RRH)和解雇再雇用策略(RID)对资源均衡量化指标进行改进,提出一个基于非生产性成本的资源均衡优化目标。再次,在不确定环境下,当前活动的延期风险不仅取决于该活动的不确定性,还要受到紧前活动的延期风险的影响,即在活动逻辑关系的约束下,紧前活动的完成时间影响着当前活动的开始时间。因此,本文提出累积延期风险的概念来表示当前活动的延期风险的大小,并运用累积延期风险的性质对鲁棒性调度的衡量指标做出优化改进,保证通过提高紧前活动数量多的活动稳定性来提高整个项目调度计划的鲁棒性,综合两个优化改进的优化指标,建立起不确定环境下的资源均衡-鲁棒性调度的双目标优化模型。此外,在对模型进行求解的算法应用上,由于分布估计式算法(EDA)在全局和局部搜索上体现出的优势,本文对经典的分布估计式算法中的概率分布矩阵、学习速率等根据本文构建的优化模型和求解精确度等要求进行改进,进而求得双目标优化目标的一系列帕累托最优解集,该解集所包含的所有解就是双目标优化的最优方案,可以为项目的决策者提供更多可供选择的调度方案来对项目进行指导。最后,通过对算例进行求解,并与算例的原始结果进行对比分析,证明了该模型在解决资源均衡和鲁棒性调度问题上的可实践性和有效性。本文的研究方法和思路是在传统的资源受限项目调度问题(RCPSP)基础上的一种延伸和扩展。