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近年来，国家进行了大规模的基础设施建设，其中建筑行业的发展情况在这种大环境下得到了十分强有力的推动。伴随着经济全球化的进一步深入发展，为建筑行业的快速发展带来了众多机会，但是同时也面临了巨大的挑战。人们对建设工程项目施工的效益投入了更大的关注。 建筑工程项目施工是一个非常庞大的系统工程问题，施工过程依靠网络计划进行，其中各个工作节点构成了施工网络计划。各项工作采用何种施工模式能够达到整个建设项目最优是值得关注的问题。 本文研究的建筑工程施工项目网络计划优化主要包括工期的优化，成本的优化，质量的优化，安全度的优化以及资源的优化五个方面的内容。传统的多目标优化大多采用的是给各个目标分配一定的权重，然后通过线性求和的方法，求得多个目标的最优解，但是其本质仍然为单个目标优化技术。由于分配的权重带有人为的主观因素，因此求得的结果不一定准确。由于各个目标函数对于最优的施工网络计划来说可能是正指标，也可能是负指标，所以，施工网络计划得到的最优解不是一个而是一组解。 人工蜂群算法（以下简称ABC算法）是通过模拟大自然中蜜蜂个体通过信息交流从而更加有效地找到蜜源的一种群体性的搜素智能算法。这种算法具有很好的并行性，系统性，自组织性，初始参数设置少，鲁棒性强，易与其他算法结合。 本文通过引入Pareto最优解集，可以实现求得解的多样性和收敛性。通过改进的人工蜂群算法方法对建筑工程施工网络计划进行工期、成本、质量、安全以及资源使用状况的优化。