资源约束条件下的项目调度问题(RCPSP)是一类组合优化问题,国内外关于求解该问题的方法有很多种,其中以智能优化算法为主,但尚没有一种收敛效果很好的算法,并且求解模型通常与现实需求存在一定的差距。针对此问题,本文建立更符合现实需求的调度模型,并尝试用基于云模型的遗传算法进行求解。首先,总结了国内外对资源受限项目调度问题的研究现状,对几种求解方法进行了比较,并概括了遗传算法的研究现状和云模型在遗传算法的应用。接着,建立了一种基于时间-成本的软件项目调度模型,该模型采用了技能矩阵,使不完全符合技能约束条件的人员也能加入到任务的调度中。选择云遗传算法和自适应遗传算法对模型求解,并采用串行调度算法对个体解码。最后,在Matlab中编写程序,对随机初始化的种群进行求解,给出了最终的调度方案和调度成本,并对两种求解方法的性能进行比较。实验表明,建立的模型符合实际应用需求,采用云遗传算法进行求解是有效的,并且云遗传算法在收敛速度和求解精度上优于自适应遗传算法。研究结果对软件项目的人力资源调度具有一定的指导意义。