随着科技的快速发展，调度系统在工业工程中的重要地位与作用日益凸显。高效调度不仅能够提高系统整体运行的效率和质量，更有助于促进系统向着智能化、信息化的方向发展。为了保证系统运行效率，充分地利用多个工厂的资源、进行资源合理配置优化及共享已成为当前调度优化的核心目标。在此背景下，生产、管理、服务等领域中的多复杂系统都从单一节点式的集总调度与优化，向网络多节点的智能协作调度与优化转变，分布式调度问题受到学术界和工业界的广泛关注。考虑多约束条件下的分布式调度问题的重要性与复杂性，本文进行相关的探索，主要研究工作如下:　　本文针对多约束条件下的分布式组装置换流水车间调度问题构建了多种混合智能优化方法，通过融合启发式方法、微粒群优化算法和散布搜索算法等提出多种模因算法。　　本文对适应度地形学习展开相关研究，并将其应用于复杂约束下调度问题的分析和优化算法设计中，帮助算法设计更加合理化、智能化。具体而言，适应度地形分析技术是通过多种统计手段有效提取问题信息与结构特征的方法，它能够揭示智能优化算法在不同问题中表现存在差异性的原因，解释和量化优化问题在不同搜索过程中的困难程度。本文通过引入多种空间分析指标建立适应度地形综合分析方法，并对分布式组装调度问题进行实证分析，从适应度地形的理论出发分析优化问题的特征。此外，本文提出适应度地形学习的概念和框架，并将其用于解决模因算法的核心设计问题。通过将适应度地形学习与模因算法框架相结合，本文提出具有自适应参数控制的模因算法，使得算法具有更高的效率和普适性。