本文从全球其中一家最大的玩具公司研发部门生产实践的需求出发，研究了一个以工作量均衡为求解目标的项目分派问题。具体来说，有若干个项目，这些项目具有特定的生产周期，并需要分派给相应的工程师。每个项目能且只能由一个工程师负责，但每个工程师可以同时负责若干个不同的项目。项目在启动之后，不允许对其进行重新分派。在每个单位时间，每个工程师的工作量都具有一个上限。问题求解的是在整个生产计划周期中，每个工程师在每个单位时间都满足工作量上限要求的前提下，工程师之间的总工作量尽可能地达到均衡。工作量的均衡性以工程师在整个生产周期总工作量的最大值和最小值的差作为度量标准。　　 本文所研究的问题在相关文献资料中尚未有相应的研究成果。通过对三划分问题进行归约，本文证明了这个问题的求解具有强NP难的计算复杂性，并进一步证明了，即使是求解一个可行的分派方案，也具有强NP难的计算复杂性。因此，在给出了问题的整数规划模型之后，本文提出了一个基于迭代求解子问题的启发式算法框架。算法的第一个阶段先通过应用第一适合、最佳适合和局部调整算法，求解满足要求的可行分派方案。在求出可行分派方案之后，算法的第二个阶段通过应用动态规划算法和分支限界算法，对子问题的均衡性进一步进行优化，从而提高整个分派方案的均衡性。大量实验数据的测试结果表明，本文所提出的启发式算法对所有的数据均能求得最优解或者近似最优解，这些求解结果要远好于著名商用求解器IBM公司的ILOG CPLEX①对本问题的整数规划模型进行求解的所得的结果。本文的最后对实验结果和算法有效性进行了分析。