工程项目,特别是国家重点投资项目往往具有投资规模巨大、建设周期长、技术风险和经济风险大、对生态环境的潜在影响大、不确定因素多等特征,易导致工程建设项目实际发生的后果与人们预期的后果产生某种程度的背离。进度控制目标是工程项目投资、进度、质量三大控制目标之一,其成功与否将直接影响到其他两个目标的实现。当工程进度大幅拖延时,承包商不仅要增加人力、物力来赶进度,而且还须支付工期延误违约赔偿,建设方也不能按期投产受益,严重影响了多方利益。而合理地控制好项目进度,需要准确地预测项目进度所存在的风险及其定量影响。因此,对工程项目进度风险进行具体分析研究具有重要意义。在大型工程项目进度风险分析中,计划评审技术(Program Evaluation and ReviewTechnique,PERT)是一种已经被广泛使用的方法,但是PERT在实际应用的过程中仍然存在着不足。一方面,PERT假设工程项目中的各个工序的持续时间服从β分布,但是在确定β分布密度函数时产生的偏差以及三时估计误差在很大程度上影响着PERT的计算精度。另一方面,在实际工程项目中经PERT法验算得到的完工概率常常小于规定的完工概率;而对于这种情况,目前的调整方法普遍针对性不强,且过于依赖于主观经验。本文在前人研究的基础上,一方面针对PERT中三时估计误差及其分布函数确定误差,依据限定概率三时估计法,建立了工序持续时间分别服从β分布和Gamma分布的拟合方差模型;并通过对模型搜索机制进行分析,提出了将微粒群算法引入到拟合方差模型中求解的构想,最后进行了实例验算。实例证实,对于不同类型的工序,选择合理的分布类型并利用限定概率三时估计法对各个工序的持续时间服从的分布密度函数进行拟合,可以提高PERT的精度和效率。另一方面,针对经PERT法验算得到的完工概率小于规定完工概率的情况,本文将微粒群算法与PERT仿真方法结合,建立了一套经完工概率调整某些工序资源投入情况的反馈体系;最后通过引入工程实例进行计算分析,证实了该体系的有效性和实用性。