近年来,随着经济全球化进程的提速,高效的项目管理方法已经在建筑工程、软件开发、机械制造、计算机行业等众多领域得到了广泛的应用并受到更多的重视。实际项目管理的特点越来越趋于复杂化和大型化,即在满足资源约束和逻辑约束的前提下,如何以最优方式安排项目中各项活动的优先级,该类问题就形成了资源约束项目调度问题(Resource Constrained Project Scheduling Problem,RCPSP)。因此,针对RCPSP的研究具有重要的学术价值和实际应用意义。智能优化算法是一类能够有效求解资源约束项目调度问题的优化算法。作为一种新颖高效的群智能算法,人工蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)近年来得到了广泛的关注,但是其在项目调度方面的应用仍然不够深入。鉴于此,本文致力于研究并设计高效蚁群优化算法来解决复杂资源约束项目调度问题,主要的研究工作归纳如下:1、根据RCPSP逐步生成调度计划的性质,提出了有效的改进蚁群优化算法(IACO)进行求解。针对蚁群算法的启发因子计算规则进行改进,从而影响信息素及选择概率的数值,最终对编码结果产生影响,有效地提高了优化算法的性能。2、基于Insert和Swap的两类序列型邻域结构,提出一种带局部搜索的改进蚁群优化算法(IACO_LS)。针对RCPSP问题的特点,提出一种带向前-向后范围限制的局部搜索方法,实现了IACO_LS算法在全局搜索和局部寻优上合理的平衡,有效地提升了算法的性能。3、针对多目标资源约束项目调度问题(MORCPSP-MS-RI),该类问题需要同时考虑项目工期和资源投资,设计了一种高效的Pareto解保存和更新机制,利用提出的IACO_LS算法优化该问题的非支配解。此外,考虑到可能存在的风险,通过设置缓冲来保证项目的成功。论文通过实验设计方法探讨了关键参数设置的影响,基于PSPLIB国际标准测试集的大量数值仿真实验,验证了所提算法的有效性和高效性。最后,针对项目管理的案例说明了本文研究的实际应用,本文所提出的方法能够极大的降低企业的时间资源等成本,有效地提高企业的经济效益和竞争力。