农民增收、农业增效是“三农”问题的核心，农业产业结构优化是解决这一问题的关键。由于农业生产受自然资源、社会资源、生态环境、市场供求、气象条件等复杂因素的影响，实现区域农业产业结构的合理布局非常困难。论文综述了国内外农业产业结构布局建模理论与方法的研究现状，分析了其在解决农业产业结构布局问题的局限性。本论文基于复杂系统理论，建立农业产业结构优化布局多主体自适应决策模型，从自适应的观点解决农业产业结构优化布局的复杂建模问题，为农业产业结构优化布局这一复杂问题的解决提供一条新的途径。 论文围绕农业产业结构优化布局问题的三个组成部分——目标函数、决策变量、约束条件，在决策知识表示与推理方法，智能优化计算方法，机器学习与数据挖掘方法，多主体自适应建模方法，自适应决策方法等五个方面展开理论方法研究，论文的创新性研究工作包括： 1、基于复杂系统“综合集成”的核心思想，论文提出多级知识单元的新型知识表示方法以及基于该知识表示方法的多级主从推理机制，用以解决农业产业结构布局复杂建模的问题分解、系统综合、知识集成等问题，同时也为建立自适应决策模型的学习机制和提高模型智能化程度奠定基础。论文给出知识表示方法完整的EBNF范式，并重点介绍了该知识表示方法的多知识融合能力。 2、针对农业产业经济效益预测建模需求，深入研究基于空间广义线性回归模型的作物产量预测方法，基于粗集的农作物产量分类规则挖掘算法，基于时空快照模型发现农产品市场价格变化规律的方法等。并与SVM结合，建立基于先验知识的农业各产业效益预测模型。同时基于这些预测模型和知识发现方法的研究建立农业产业结构布局自适应决策模型的学习机制。 3、通过对遗传算法、组织进化算法、粒子群优化算法的研究与综合，针对产业结构布局的多变量、多峰、大规模优化计算的需求，提出一种新型粒子群优化算法——逆反粒子群优化算法，该算法通过加入逆反粒子，大大提高了算法的全局寻优性能，非常适合复杂模型的优化求解。通过大量的实验对比分析，验证了逆反粒子群算法的有效性，同时从理论上证明它以概率为1收敛到全局最优解。这些算法的研究为建立农业产业结构优化布局自适应决策模型的进化机制奠定了基础。 4、依照国家行政区划，论文把决策区域分为乡、县、市、省、国家共五个层次，针对农业产业结构优化布局，建立单区域和多区域自适应多主体优化模型。并通过研究主体的学习机制、进化机制建立区域多主体决策模型的自适应机制。通过对自下而上目标效益的组合和自上而下约束条件的协调建立反复求精的决策过程。在系统的循环决策过程中，决策知识不断扩张，模型决策的智能化程度不断提高，从而形成自学习、自进化、自适应的螺旋式决策机制，以此提出分层递阶增量式决策方法。 5、在实验工作方面：以合肥市为例，在论文作者主持的国家863项目“智能化农业信息处理系统开发平台的研究与应用”以及合肥市项目“基于数据仓库的农业综合决策支持系统研究与应用”的研究基础上，建立农业产业结构优化御局自适应决策系统，并对合肥近几年农业产业结构布局调整进行优化分析，验证了本文研究内容的正确性和有效性。