进入21世纪以来,我国经济高速发展,国民经济中的建筑业占比也随之增加。但是,随着建造技术的成熟,工程规模逐渐扩大,工程项目的工期长、成本高、不可控因素多等特点也日益凸显,传统的工期-成本优化方法已经不能满足生产需要。针对上述问题,本文对现有的工期-成本优化模型做了以下几点创新性研究。首先,本文在前人研究的基础上,考虑建筑项目的规划及生产特点,分析工期、成本的影响因素,建立了工期-成本关系曲线,并根据算法特点对修改计算公式,使之可以作为算法的数学基础。其次,针对当前优化策略不能满足大规模施工的需求的问题,本文引入了遗传算法,并改进设计了遗传算法的编码方式、遗传机制与数据处理方法等。为了解决遗传算法优化存在的结果不稳定的问题,本文在遗传算法中引入了量子计算理论,创新性的建立了应用量子遗传算法优化工期-成本问题的模型,通过改变编码形式、量子旋转门等进化策略,重新布置了优化算法的流程。通过调查的工程数据,对两种算法的优化模型进行验证与结果对比分析。实验证明,两种算法用于处理复杂的多目标优化问题是合理的、有效的,并且量子遗传算法较遗传算法的性能更加优越。最后,本文创新性的提出了将算法与BIM平台对接的思想,引入虚拟施工、碰撞检查等概念与方法,构建了兼具优化与仿真模拟功能的建筑项目施工期的5D寻优模型。研究发现,5D模型可以快速提供最优的工期-成本决策方案,并给出施工进度的动态安排,可以大幅度提高最终优化方案的准确性与适应性。