随着我国经济的快速发展,工程技术也在日益进步,市政工程项目变得越来越大型化、复杂化。与此同时,工期延误、成本超支等目标风险日益凸显,如何协调好工期和成本间的矛盾,寻找到工期-成本理想走势曲线,成为目前市政工程项目目标优化亟待解决的关键问题。为此,该文结合市政工程工期-成本优化的特点提出了一种新兴的智能优化算法-和声搜索算法,并对其改进且与精算法相结合,开展市政工程项目工期-成本NP-hard多目标优化问题的研究。首先,该文阐述了市政工程项目工期、成本的内涵,并引入模糊集理论和多目标优化模型,为后文建立工期-成本优化模型奠定理论基础。其次,以网络图中的关键路径法为依据建立工期目标函数,基于工序持续时间、工期与成本的关系以及市政工程项目的特点将成本分为三类,并阐述了各类成本与工期或工序持续时间的函数关系,构建出工程项目工期-成本综合优化模型。另外,基于和声搜索算法寻优速度慢、易陷入局部最优等不足,该文从和声搜索算法初始和声记忆库的产生方式、参数设置、新解的产生方式等角度出发,结合遗传算法、精算法做出算法的改进,提高了算法的寻优速度,且算法全局收敛性较好,运用该混合算法求解出工期与成本优化函数图像的特殊点(A、B)及A-B曲线(Pareto最优前沿),实现了工期-成本多目标优化。最后,针对市政工程实例,使用该算法对工期-成本的NP-hard多目标优化问题求解出多组最优解,拟合后与工期-成本优化理想曲线比较吻合,验证了模型与算法的可行性和适用性。该文对市政工程项目工期-成本优化问题进行了深入研究,构建了综合优化模型,提供了混合算法的求解思路,丰富了求解工期-成本优化问题的计算方法,本研究具有一定的理论和实践价值,同时也可为项目管理者提供一定的决策依据。