随着科学技术的不断进步、经济的持续发展以及全球化信息网络的形成,使得制造企业面临着缩短交货期、降低成本、改进服务和提高产品质量等压力。在这种情况下,制造业如何在全球经济格局中占据有利位置,快速捕获市场机遇、提升自身竞争力以及及时满足客户个性化需求,成为摆在制造企业面前的一项重要课题。在分布式制造企业中,利用信息技术进行协同生产,可以充分利用各联盟企业的制造资源和技术资源,以最快的速度、合理的成本实现产品生产制造的过程,实现对传统制造业的结构调整以及资源合理配置等。目前协同生产已经越来越受到研究者和企业的重视,然而协同生产中的很多影响因素需要考虑且不能被简单地忽略,同时新的管理及运作方式不断涌现,使得已有研究与决策不能很好地适应新的环境和条件,这就导致分布式制造环境下协同生产的决策与优化需求日益迫切。鉴于此,本文以分布式制造企业为研究背景,在对分布式制造研究现状,尤其是协同生产问题进行深入分析的基础上,运用优化理论及方法,研究了不同结构产品的协同生产任务分配的若干重要问题。本文的研究成果及核心内容主要包含以下五个方面：(1)围绕分布式制造企业中协同生产问题从不同方面进行了综述研究,介绍了分布式制造和协同生产的基本概念和特征,综述了协同生产任务分配的信息模型、优化配置模型以及求解算法,这些工作为以下关键问题研究提供了理论和方法的支持。(2)研究了生产能力约束下单产品在多厂协同生产中的生产和运输决策问题。从供应链的角度出发,考虑了单产品在多厂、多用户物流网络系统中的生产任务分配、生产周期以及运输频率,建立了该问题的非线性数学规划模型。根据数学模型的特点,通过简化该模型的目标函数,设计了启发式算法对单产品的协同生产优化分配和运输问题进行了求解。(3)研究了生产能力约束下多产品在多厂协同生产中的生产和运输决策问题。在(2)的基础上,研究对象扩展到多产品。考虑了多产品在多厂、多用户的物流网络系统中,其生产任务分配、生产周期和运输频率的决策问题,建立了能力约束下多产品协同生产优化分配问题的数学模型。为了有效求解该模型,设计了适合问题特点的分配启发式算法来实现对多产品多厂协同生产和运输问题的有效管理。(4)研究了分布式制造环境下考虑交货期和能力约束的复杂产品协同生产任务优化分配问题。根据复杂产品生产需求,提出了复杂产品的精益生产管理流程。考虑联盟企业的生产能力约束和复杂产品的交货期约束,采用网络图的矩阵法表示复杂产品关键部件的先后顺序关系,以最小化制造费用和运输费用为目标,对复杂产品关键部件的生产任务在联盟企业的优化分配进行了研究,建立了该问题的非线性数学规划模型。为有效求解该数学模型,开发了针对该问题的离散粒子群算法。该算法提出适用于“关键部件-联盟企业”关系的离散粒子编码方法,采用基于可行性规则的方法处理约束问题,避免了罚函数的选择,较好地改进了算法的搜索速度和收敛性能。根据某重型燃机的开发实例,进行了实验过程和结果分析。(5)研究了公差约束条件下的复杂产品协同生产任务分配问题。考虑联盟企业的生产能力约束、复杂产品的交货期约束以及满足装配要求的公差约束,以最大化公差和最小化制造费用、运输费用以及质量损失费用为目标,建立了该问题的两阶段数学规划模型。结合问题解的特点,把两阶段模型整合成一个非线性混合整数规划模型,并开发了针对该问题的分散搜索算法。该算法采用启发式方法随机产生初始解,并针对问题特点,开发了参考集更新方法、子集产生方法、子集合并和改进方法等多种机制实现对考虑公差约束的复杂产品协同生产问题的有效管理。