随着科学技术和市场经济的发展,在激烈竞争的市场环境下,企业面临的压力、风险越来越大,产品研发愈加受到企业的重视。针对产品研发,企业往往以面向项目的方式进行管理,通过项目调度对研发任务排序并合理进行资源分配以求快速低成本推出高质量的产品,赢得市场及增加企业竞争力。由于产品研发任务数量越来越多、任务之间关系愈加复杂及多技能人员的存在,使得问题的可行方案数量及求解难度持续增加,同时多技能员工在任务执行中相关技能学习会导致技能水平变化使其处于动态环境并且任务工期不固定,问题求解变得更加复杂,因此考虑多技能人员学习的项目调度成为企业管理者面临的决策难题。本文针对软件产品研发中的考虑多技能人员学习效应的项目调度问题进行研究分析建模,对问题求解优化算法进行了研究,设计仿真计算实验验证算法的有效性并分析了学习效应的影响,最后利用软件产品研发实例说明了所研究工作的可行性和方法的有效性。首先,本文对产品研发中的考虑多技能人员学习效应的项目调度问题进行分析,针对人员在产品研发中的技能学习建立了人员技能水平变化模型,然后针对考虑多技能人员学习效应的项目调度问题进行形式化描述并建立了问题的数学模型。其次,本文针对问题求解设计了相应的优化方法。为了在相对短的时间里获得问题可行及有效的调度计划及生成智能算法高质量的初始解,本文设计了基于优先规则的启发式算法,利用优先规则进行任务选择和人员分派,分别在串行、并行调度策略下生成调度计划。针对智能算法在求解过程缺乏对搜索策略的性能评估及有效利用,采用强化学习Q-learning机制指导算法搜索策略的选取,并对搜索策略进行设计,提高算法的搜索效率,提出了基于Q-learning的双种群协同进化算法（QLCA）。然后,本文进行仿真计算实验对基于优先规则的启发式算法中不同优先规则和调度策略组合下的性能进行了分析并验证算法可以获得质量更高的解。以最新的两种富有竞争力算法和两种经典算法为对比算法对QLCA进行性能验证,实验结果分析表明:QLCA能够更高效的搜索,获得了质量更优的Pareto解集;同时人员学习效应对比分析表明考虑人员学习效应的项目调度获得了更低成本和更短工期。最后,本文通过某机车产品螺栓装配管理控制平台的产品研发项目实例说明了所研究工作的可行性与算法的有效性。