随着废旧产品再制造产业化进程的加快，客户的个性化需求和多样化需求对再制造企业提出了更高的要求，基于订单的生产模式(make to order, MTO)能够帮助再制造企业实现产品多样化、成本最小化及响应精细化的柔性生产需求，逐渐成为主流。生产调度问题作为集成制造系统的重要而薄弱的环节，是离散再制造系统优化的关键。论文针对离散再制造企业生产车间调度的特点，以智能优化算法为主要技术手段，对基于MTO的离散再制造系统生产调度问题进行研究，为离散再制造企业实施生产调度决策提供依据。　　 首先，对再制造生产车间调度的研究背景及研究现状进行了分析，指出现有研究存在的不足，明确了研究的意义和目的。在已有研究的基础上，对离散再制造系统的特点及存在的不确定性因素进行详细分析，提出了一个包括目标层、约束层、变量层、方法技术层四层结构的批量车间调度优化技术框架。　　 其次，针对基于固定交货期的MTO离散再制造生产调度问题进行了深入研究，同时考虑废旧零部件质量不同、准备时间和加工时间不确定等多种因素影响，在固定交货期约束下，构建了以最小化订单加权完工时间为目标的流水车间多阶段加工调度优化模型，该问题包含批量划分和批次加工排序两个子问题。应用遗传算法，通过MATLAB软件仿真得到了问题的最优解，并应用实例进行验证。进一步分析不同生产批量情况下的调度策略，探讨批量大小选择对固定交货期离散再制造调度结果产生的影响。　　 最后，对模糊交货期的MTO离散再制造生产调度问题展开研究，利用梯形模糊数刻画交货期参数，建立以订单提前/拖期惩罚最小为优化目标的模糊批量调度模型，该问题包含批量划分、机器选择和批次排序三个子问题。通过模糊不确定分析、智能求解和实例分析，探索交货期不确定的再制造系统调度优化过程，并进一步分析批量大小选择对模糊交货期离散再制造调度结果产生的影响。