1.一种基于随机资源受限多项目调度的遗传规划方法,其特征在于，所述遗传规划方法包括初始化阶段、生成阶段、选择阶段，其中，所述初始化阶段包括以下步骤：采集并初始化工程项目的遗传规划参数，获得优先级规则表达集合；基于所述优先级规则表达集合获得初始混合优先级规则集合，所述初始混合优先级规则集合包括属性集、功能集；

所述生成阶段包括以下步骤：通过NSGA‑II算法对种群优先级规则进行评估，用于实现迭代优化和获得非支配优先级规则集合；

所述选择阶段包括以下步骤：将传统优先级规则集合和所述非支配优先级规则集合中的优先级规则通过加权归一，获得目标优先级规则调度组合，用于实现所述工程项目在多状态下的优先级规则组合调度；

所述生成阶段还包括以下步骤：

扩展和修正所述属性集和功能集，用于适应随机环境下的项目调度优化；

构建遗传算子和局部搜索算子，进行种群进化，用于提升搜索能力；

所述选择阶段还包括以下步骤：

通过项目执行进度百分比划分状态特征，用于将所述工程项目的决策过程分为多个状态；

根据多状态整数编码构建交叉算子、变异算子和局部邻域搜索，用于提升搜索能力。

2.根据权利要求1所述的一种基于随机资源受限多项目调度的遗传规划方法，其特征在于，所述遗传算子包括交叉算子和变异操作；

所述局部搜索算子包括节点取代局部搜索、子树取代局部搜索、子树删除局部搜索；

所述节点取代局部搜索为通过随机节点替换树状编码结构被随机选择的节点；

所述子树取代局部搜索为通过随机生成的子树替换原编码结构树被随机选择的子树；

所述子树删除局部搜索为通过删除任意随机节点及其包括的子树而保留其父节点下的另一个子树。

3.根据权利要求2所述的一种基于随机资源受限多项目调度的遗传规划方法，其特征在于，所述节点取代局部搜索的替换条件包括：

被替换节点和随机节点具有相同的子节点数量；

被替换节点与随机节点为不同元素；

被替换的节点为“If”时，变更判断子节点。

4.根据权利要求1所述的一种基于随机资源受限多项目调度的遗传规划方法，其特征在于，所述状态特征为和项目集的进度。

5.根据权利要求1所述的一种基于随机资源受限多项目调度的遗传规划方法，其特征在于，所述交叉算子采用单点交叉，当产生的随机数小于交叉率pc时，执行交叉操作；所产生的另一个随机数小于0.5时，交换父代优先级组合的前半部分，否则交换父代优先级组合的后半部分；

所述变异算子包括单点变异和双点交换变异，第三随机数小于变异率pm时，执行变异操作，所产生的另一个随机数小于0.5时，通过单点变异选择变异点并用另一个随机生成的不同于原基因的优先级规则编号替代，否则通过双点交换变异随机选择两个变异点进行基因交换。

6.根据权利要求5所述的一种基于随机资源受限多项目调度的遗传规划方法，其特征在于，所述局部邻域搜索包括双绑定交换局部搜索、反转局部搜索、向前/向后插入局部搜索；

所述双绑定交换局部搜索为随机选择一个点b，分别将b+3与b和b+2与b+1的基因进行交换，循环交换至基因的长度超过选择的位置导致索引；

所述反转局部搜索为随机选择两个点的子基因序列进行反转；

所述向前/向后插入局部搜索包括向前插入局部搜索和向后插入局部搜索；

所述向前插入局部搜索为选择第一随机点和第二随机点，所述第二随机点大于所述第一随机点，将所述第二随机点的基因插到所述第一随机点的后面；

所述向后插入局部搜索为选择第一随机点和第二随机点，所述第二随机点大于所述第一随机点，将所述第二随机点的基因插到所述第一随机点的前面。