随着武器系统性能越来越精良,激增的研制费用与有限的国防经费之间的矛盾越来越突现,因此对武器装备系统研制费用的研究就显得尤为重要.中国在这方面的研究多侧重于定性分析,而定量的分析比较少.武器装备研制项目具有投资大、周期长的特点,侧重于定性分析,而定量的分析比较少.武器装备研制项目具有投资大、周期长的特点,这就要求主管部门对项目的投资拨款必需要有科学的依据,如果在项目费用需求高峰期投资不足,则会造成进度延迟和项目风险,而在低谷期投资过多则会造成闲置资金浪费.因此,对费用的分析和优化对规避项目风险、降低投资费用具有重要意义.该文对基于网络计划仿真的武器装备费用分析与优化进行了研究.将偏最小二乘法应用于对武器装备研制费用估算中的参数估算法,克服了样本点少和变量之间存在多重共线性的问题,通过在实证中的运用验证了回归模型优良的拟合效果.建立了网络计划仿真模型,对网络计划进行了进度和费用的仿真运行,并根据仿真结果对活动发生的时间和费用的随机性进行了分析.给定网络计划模型中活动的时间-费用分布服从Weibull分布,通过对Weibull模型的参数估计,计算出项目费用随时间分布的模型,估算出年费用值,并以年费用方差最小作为费用优化的目标函数,以达到"削峰填谷"的目的,拉平项目周期内的投资强度,降低了投资风险.通过对几种优化的算法进行对比,针对该文所研究的模型,设计了相应的遗传优化算法,使用Microsoft Visio Basic语言进行程序设计以实现优化过程,并通过给定网络计划模型对优化算法进行了验证.