随着人类生产活动不断发展和壮大，现代项目管理也越来越成为理论和实践关注的热点和焦点问题。在最近几十年里，项目调度问题也越来成为项目管理的核心领域，也吸引者众多学者和专家的探讨和研究。经典的资源受限项目调度问题模型没有考虑到资源在调度中需要占用额外的时间。鉴于此，本论文提出了考虑资源转移时间的多目标资源受限项目调度问题(Multi-objectResource-constrained Project Scheduling Problem with Resource Transfer Time,MORCPSPTT)新模型，该问题是一个NP-hard问题。同时MORCPSPTT在现实项目调度管理中需要同时优化多个相互冲突的目标，因此该问题是一个多目标优化问题。然而针对该问题的研究成果仍然很少，对该问题进行深入研究具有重大理论意义和现实价值。　　在过去几十年里，许多优秀的多目标进化算法相继被提出，并已成功应用于求解各类多目标优化问题。同时针对传统遗传算法的不足，本文尝试将自适应遗传算法的Logistic曲线方程进行改进运用到多目标优化问题上并与NSGA2结合提出自适应的NSGA2_A。最后本论文将NSGA2，NSGA3，SPEA2，MOEA/D与NSGA2_A应用在求解MORCPSPTT上，优化目标为最小资源投入和项目平均最少工期延迟。通过选取改进的公用测试问题库PSPLIB进行仿真实验，比较上述算法性能。根据实验结果和对比分析得知:上述算法均能有效地求解MORCPSPTT问题，并且Logistic曲线方程在一定程度上改善了NSGA2的性能;相比较其它四个算法，自适应的NSGA2_A在三项指标:覆盖率，分布性和稳定性上表现得更要好。