现实环境的复杂性为项目实施带来了极大的不确定性，几乎所有的项目执行都是在不确定环境下进行的，为项目管理和资源规划调度带来了巨大挑战。本书针对活动工期不确定环境下的项目资源分配与调度问题开展系统深入的研究。首先，本书分别介绍了资源受限项目调度、带有资源转移时间的项目调度和不确定条件下鲁棒项目调度等相关经典问题，对相关问题的研究工作进行了全面的综述分析；其次，针对单项目调度问题，研究了带有资源转移时间的资源受限项目调度问题资源流编码方式，提出了活动工期不确定环境下的鲁棒调度与资源分配集成优化方法；再次，引入资源转移成本这一关键因素研究活动工期不确定环境下的鲁棒调度问题，提出了项目调度和资源分配多目标优化方法；接着，将研究视角拓展到多项目管理领域，研究了多项目管理资源专享转移策略，提出了资源专享转移视角下的多项目资源分配（战术层）与鲁棒调度（运作层）双层决策优化方法；最后，展望了不确定环境下项目资源分配与调度的一些应用前景和发展方向。

王建江同志长期从事运筹优化、资源规划研究工作，主要研究方向为鲁棒项目调度、对地观测卫星调度、卫星测控调度等。运筹管理领域国内外高水平期刊发表学术论文三十余篇，其中SCI检索10余篇，ESI高被引前10%2篇，荣获2018年度湖南省优秀博士论文，荣获湖南省自然科学奖二等奖，2018年中国运筹学会排序分会年会青年优秀论文奖二等奖，第五届高分辨率对地观测学术年会优秀论文奖，科学出版社出版学术专著《对地观测卫星不确定任务规划》。申请或授权国家发明专利5项。主持国家自然科学基金、湖南省自然科学基金、军内科研等项目各1项。相关研究成果被包括加拿大皇家社会科学学会会士Weihua Zhuang教授、美国空军研究中心自动空间系统首席科学家Richard Scott Erwin教授、中国科学院院士、973首席科学家陆建华教授、IEEE会士、加拿大皇家学会会士Witold Pedrycz教授在内的国内外知名学者引用200余次，SCI引用100余次。王建江同志重视理论研究与实践的结合，相关研究成果在部队实践、演习中得到应用，取得良好的效果和高度评价。

目录
第1章 绪论 1
1.1 RCPSP 2
1.2 RCPSPTT 7
1.3 多项目调度 11
1.4 鲁棒项目调度 12
1.4.1 鲁棒性衡量指标 15
1.4.2 鲁棒资源分配方法 17
1.4.3 时间缓冲方法 18
1.5 本章小结 20
参考文献 20
第2章 RCPSPTT资源流模型及算法 30
2.1 问题背景 30
2.2 数学模型 31
2.3 求解算法设计 34
2.3.1 邻域算子 34
2.3.2　ITS算法 37
2.3.3 GRASP-TS算法 38
2.4 模拟实验分析 39
2.4.1 实验参数设置 39
2.4.2 算法性能对比 39
2.4.3 敏感度分析 40
2.5 本章小结 43
参考文献 43
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第3章 RCPSPTT鲁棒调度与资源流网络集成优化 45
3.1 问题背景 45
3.2 问题描述与建模 47
3.3 随机规划模型 49
3.4 ITS算法 51
3.4.1 编码与解码设计 51
3.4.2 邻域操作 52
3.4.3 ITS算法流程 54
3.5 RCPSPTT优化代理模型 55
3.5.1 MinEA模型 55
3.5.2 MaxPF模型 55
3.5.3 MinTPC与MaxPF混合优化模型 58
3.6 算例介绍 58
3.7 模拟实验分析 60
3.7.1 实验参数设置 60
3.7.2 实验结果及分析 61
3.8 本章小结 64
参考文献 65
第4章 资源转移视角下的RCPSP鲁棒资源分配方法 67
4.1 问题描述 67
4.2 模型构建 70
4.3 遗传模拟退火算法 73
4.3.1 编码与解码设计 73
4.3.2 遗传算子设计 74
4.3.3 适应值函数设计 78
4.3.4 GSA步骤 79
4.4 算法性能分析 80
4.5 案例研究 82
4.6 本章小结 85
参考文献 86
第5章 考虑RTC的双目标鲁棒资源分配方法 87
5.1 问题描述与建模 87
5.2　求解算法设计 93
5.2.1 NSGA-II算法 94
5.2.2 PSA算法 96
5.2.3 约束方法 96
5.2.4 修复不可行解 97
5.3 模拟实验分析 98
5.3.1 实验参数设置 98
5.3.2 算法性能指标 100
5.3.3 算法性能对比 101
5.3.4 敏感度分析 102
5.3.5 转移时间扩展 103
5.4 案例研究 105
5.5 本章小结 108
参考文献 109
第6章 资源专享-转移视角下的多项目资源分配与鲁棒调度优化 112
6.1 问题背景 112
6.2 模型构建 114
6.2.1 基于时差效用函数的鲁棒性指标 114
6.2.2 双目标RMPSP-RDT优化模型 115
6.3 求解算法设计 117
6.3.1 编/解码设计与种群初始化 118
6.3.2 ALNS算法 121
6.3.3 NSGA-II算法 124
6.4 模拟实验分析 126
6.4.1 实验参数设置 126
6.4.2 算法性能指标 128
6.4.3 算法性能对比 129
6.4.4 实验结果及分析 131
6.5 本章小结 134
参考文献 134
第7章 总结与展望 137