资源是影响项目进度、工期和成本的重要因素,资源计划的失误将会造成项目进度和投资目标失控。航空工业是高、精、尖、技术密集、资金密集的大型制造业,其产品制造过程和装配工艺复杂,零部件众多、资源需求量巨大,因而,资源优化是航空产品项目管理的关键问题。微粒群算法(PSO)是由James Kennedy和Russel Eberhart受鸟群觅食行为的启发于1995年提出的一种基于群体智能理论的优化算法。PSO保留了基于种群的全局搜索策略,采用简单的速度位移模型,同时它特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况以调整其搜索策略,具有概念简单、实现容易、较强的全局收敛能力和鲁棒性,且不需要借助问题的特征信息等特点。本文在前人研究基础上,结合空空导弹研究院##课题,针对航空武器项目的特点,采用微粒群算法对航空武器装备项目工期固定-资源均衡优化问题进行了研究。本文的工作主要包括以下内容:1)第一章绪论主要包括本文选题的背景和意义、国内外研究现状和本文的主要研究内容。2)第二章研究微粒群算法的原理、参数设置、评价函数、收敛条件和算法流程等。3)第三章运用微粒群算法的航空武器装备项目资源均衡及优化进行了验证研究。4)第四章基于微粒群算法提出了空导院X分厂生产作业计划优化系统的原理及体系结构,并初步实现。5)最后第五章对全文研究工作进行了总结并提出了研究展望。