周国华，马依婷

(西南交通大学 经济管理学院，四川 成都 610031)

近年来，为深入贯彻党的十九大作出的建设交通强国重大决策部署，我国铁路路网规模持续扩大，投资力度不断增强[1]。面对如此大规模、高投资的铁路建设项目，科学高效的项目管理是保障铁路建设工程高质量发展的关键。因此，研究铁路项目的工期费用优化问题至关重要。

因项目中各活动不断重复进行，铁路项目在建设工程领域被称为重复性项目。现有研究指出传统计划方法对于重复性项目的不适用性，并提出了针对重复性项目设计的调度方法和技术。其中，最具代表性的是重复性调度法(repetitive scheduling method，RSM)[2]。RSM方法利用二维坐标呈现出项目的时间进度和空间进度，能够较好地满足重复性项目对资源连续性的要求，具有更强的生动性、可读性，对铁路项目具有独特的适用性[3]。

重复性项目时间费用权衡问题 (time-cost tradeoff problem with repetitive projects,TCTPRP) 是一类离散时间费用权衡问题 (discrete time-cost tradeoff problem,DTCTP)，属于NP难问题[4]。因此，目前大多数研究已应用诸如遗传算法等智能算法来解决TCTPRP问题。Hyari等[5]依据Pareto原理提出能够同时最小化工期和费用的遗传算法；Long等[6]把费用和工期整合到一个目标函数，设计遗传算法求解；相似地，王伟鑫等[7]以效用函数将工期费用整合为一个目标函数，设计满足软逻辑关系约束的云遗传算法；张立辉[8]和Huang等[9]提出采用三段式整数编码和双层交叉算子的遗传算法，通过horizon-varying方法得到了Pareto曲线；Shahriari等[10]和Heravi等[11]使用多目标算法同时对工期和费用进行优化。……