高土石坝施工优化是一个复杂的非线性多目标综合优化问题，大坝填筑质量、安全与施工进度是土石坝施工的三大控制目标。这三个目标往往是相互关联又相互约束的：当大坝填筑质量的控制要求降低时，有助于加快大坝的施工进度，但会对大坝施工与运行安全带来隐患；反之，若一味提高填筑质量（超标准），则会使施工进度滞后；同时，各分区不同的填筑进度面貌也会对大坝沉降带来不同的影响，甚至会影响大坝安全。因此，有必要在满足各种施工要求的前提下，寻求填筑质量、大坝安全、施工进度综合最优的土石坝各分区填筑进度安排，并针对当前大坝填筑进程及大坝沉降现状，寻求合理的施工进度调整与控制方案。本文的主要研究内容和成果如下：（1）利用数字大坝系统实时采集的各坝料分区的压实密度和填筑进度，建立了考虑各坝料分区实际压实质量的土石坝施工期沉降预测模型，克服了常规方法假定同分区坝料均质同密度、忽略实际压实质量差异所导致的坝料密度空间分布不均性而带来的弊端。进而利用遗传和声算法对模型的回归系数进行寻优重估，以提高模型的精度。计算所得的坝体不同分区沉降量及沉降差可作为大坝安全评价的指标。（2）在定量分析土石坝填筑质量、安全和进度相互关系的基础上，建立了高土石坝填筑质量-安全-进度综合优化模型，并提出了基于Vague集的土石坝施工模糊综合优化方法。针对传统优化算法的局限性，采用了遗传和声算法对这一复杂的非线性多目标优化问题进行求解，可克服传统优化方法易于陷入局部最优及要求模型可微可导的弊端，实现了算法的快速寻优，进而可实现高土石坝填筑质量、大坝安全和施工进度的均衡安排。（3）以西南某高堆石坝工程为例开展了应用研究，验证了本文沉降计算方法的有效性，并表明本文方法可实现在确保大坝填筑质量与施工安全的前提下，对将来某一时期内的大坝施工进度进行优化安排，从而为高土石坝施工期沉降预测，以及施工进度计划优化与实时控制提供了一条新途径。