分布式柔性作业车间调度是生产调度的1个重要分支，工件的动态到达作为实际生产中的1种常见扰动情况，进一步增加了作业车间调度问题的复杂性和不确定性。针对带有工件动态到达的分布式柔性作业车间调度问题(DA-DFJSP)，提出1种分批调度策略，将原本的动态调度问题转化成一系列连续调度区间上的静态调度问题，构建以最大完工时间为优化目标的混合整数规划模型；在此基础上，结合问题特征采用批次、工厂、工序、机器的4层染色体编码及快速贪婪搜索插入的解码方式改进遗传算法，同时引入多种交叉、变异算子来增强染色体的多样性；最后，基于FJSP标准算例构建DA-DFJSP测试算例进行仿真对比实验，验证所提策略和改进算法的求解优势。结果表明：相较于传统的重调度策略和改进前的遗传算法，采用分批调度策略和改进的遗传算法(IGA)所求调度方案具有更短的完工周期、更均匀的工厂加工负荷及更高的设备工作效率，IGA与分批调度策略之间有高度的契合性，能够有效提升生产效率。