大型水电工程由于工期长、投资大、工序多、施工条件复杂,且极易受自然条件影响,因而制定其施工进度计划是一项庞大的系统工程,而这也是施工组织设计的难点。同时,缺少切实有效的施工进度优化理论与方法也制约着施工管理水平的提高。本文针对水电工程施工进度的优化及控制方法进行了理论分析与应用研究,主要工作和成果如下:1.提出了基于仿真的施工进度S型曲线管理方法。本文将系统仿真技术与体现完成工程百分比的施工进度S型曲线相结合,以多次对施工系统仿真所得结果绘制出一组S型曲线簇,即非确定型S型曲线,并与实际施工进度进行比较分析,以此进行施工进度管理。同时,针对此方法在堆石坝施工管理中的应用,还对以下三个方面进行了研究:(1)土石方动态调配规划。规划中充分而细致地考虑了调配中所受到的约束条件及人为干预因素,建立了土石方调配问题的数学模型,并采用线性规划单纯形法进行求解,同时编制了较为通用的土石方平衡调配软件。(2)提出了施工有效天数的权马尔可夫(Markov)预测方法。此方法基于现有的历史降雨资料,经统计分析出各月中降雨影响下的施工无效天数,考虑各统计年相邻月间降雨的相关性,采用权马尔可夫和随机模拟的方法预测出未来年内各月的施工无效天数,并最终转化为各月的施工有效天数。(3)堆石坝施工过程一体化仿真。以循环网络模拟技术为基础,并对模型进行改进,首次将运输上坝和坝面填筑两个子系统有机结合起来进行一体化仿真。通过仿真得出的施工参数绘制出基于仿真的堆石坝施工进度S型曲线,以此辅助进行大坝施工进度的管理与控制。2.考虑资金时间价值影响下的资源均衡优化。为了有效地利用建设资金,需要考虑资金的时间价值及资金的均衡投入。本文在分别建立各自优化数学模型基础上,首次将考虑资金时间价值的动态投资和资源的均衡优化结合起来,建立了综合优化的数学模型,并采用遗传算法进行优化求解。3.提出了水电工程建设工期-费用-质量的遗传算法综合优化。将各活动质量进行量化处理,整个水电工程的质量表征为各活动质量的某种函数,连同工期、费用一起建立了三者综合优化的数学模型。同时,为寻找出成本低、工期短、质量高这样的一个平衡点,结合遗传算法的智能搜索寻优技术,提出了三者综合优化的定量方法。