随着科学技术的飞速发展,我国制造业正不断向信息化、集成化、智能化方向迈进。计算机信息技术的引入为柔性化、高效化生产方式提供了实践基础。考虑到市场需求的变动,基于多品种、小批量生产方式的大规模离散型制造系统逐渐替代传统生产模式,由此也带动分布式制造的发展。作为分布式制造在装配车间的重要研究方向,分布式装配车间调度问题（DASP）能够更好地适用于复杂程度较高的装配制造系统,提升装配制造系统的协同性和敏捷性。同时,作为传统装配车间调度问题的扩展,分布式装配车间调度问题属于NP-Hard问题,存在较高的求解难度,需要利用高效的智能计算及优化技术进行求解。本文主要针对两类扩展分布式装配车间调度问题进行研究,以最小化最大完工时间为调度目标,设计了改进混合分布估计算法（IHEDA）和改进混合克隆选择算法（ICSA-SA/ICSA-TS）进行求解,并通过仿真实验和实际案例验证其有效性,最后开发一套调度算法软件。主要研究内容如下:（1）对分布式装配车间调度问题的背景意义、研究现状、相关理论进行阐述,同时对分布估计算法及克隆选择算法的基本步骤及应用进行说明。（2）针对带并行装配机的分布式装配置换流水车间调度问题（DPAPFSP）,首先通过问题分析构建相应的结构模型和数学规划模型,然后提出一种改进混合分布估计算法。该算法采用单层置换编码和基于最早加工完成时间优先（EFT）规则的解码策略,同时引入基于关键路径的局部搜索机制,并设计五种邻域结构。此外,该算法在概率模型采样环节引入基于重复率的双采样策略并对当前最优解进行模拟退火搜索。最后通过仿真实验将IHEDA与其它算法进行对比,验证改进算法的有效性。（3）针对带并行装配机和机器适用限制的分布式装配不相关并行机调度问题（DAUPMSP＿L＆PA）,首先通过问题分析构建相应的结构模型和数学规划模型,然后提出改进混合克隆选择算法。该算法采用单层置换编码和基于最早加工完成时间优先（EFT）规则的解码策略,并在免疫操作环节引入基于轮盘赌法的克隆选择操作和基于阶梯型变异次数的变异操作。同时针对当前最优解引入局部搜索机制,提升算法搜索效率。最后通过仿真实验将ICSA-SA和ICSA-TS与其他算法进行对比,验证改进算法的有效性。（4）以国内某纺织制造企业针织服装生产线为例对上述改进算法进行实际应用案例验证,同时开发一套分布式装配车间调度智能优化软件,为分布式装配车间调度的实际应用提供理论和决策支持。