本文研究的内容是云制造环境下异址机器的调度问题。物联网、云计算、大数据等新兴信息技术的飞速发展与广泛应用,对现代制造业的生产运作管理产生了巨大影响,使得制造资源的使用状态等信息能够通过互联网实时获取,并促进制造资源的充分共享,由此产生了云制造这一新型制造模式。由于通过云制造平台获得的制造资源可能存在极大的空间位置差异,因此调度的过程需要同时考虑机器的选择以及空间位置对客户订单配送产生的重大影响。本文中首先研究了云制造环境下带有配送中心的异址机器调度问题。作业的配送时间等于工厂到配送中心的时间和配送中心到客户的配送时间之和,我们的目标函数是最小化服务跨度(Service span),以提高客户满意度。本文构造了近似算法MB算法,获得了一个较好的解以及调度序列。在文中也证明了此算法的最大误差界为2。最后大量的随机数据实验结果表明文中提出的算法能够有效求解该问题。接着,本文研究了云制造环境下不带有配送中心的异址机器调度问题。由于配送时间是任意的,且依赖于加工该作业的机器。我们的目标函数同样是加工完所有作业并使得作业服务跨度最小化。通过对问题进行分析可知该问题是NP-hard的,因为即使不考虑配送时间且仅包含2台机器的特殊情形己被证明为NP-hard问题。针对此问题,本文分析了最优解的一些性质,提出了两种启发式算法SDT算法和MSDT算法,并构建了一种亚启发式算法SA算法来获得高质量的解来解决此问题。最后通过大量的编程数据实验比较算法的性能,MSDT算法在很大的程度上优于SDT算法。在计算时间允许的情况下,SA算法能够获得更高质量的解。