我国农业在现代化转型过程中存在着农机服务组织与农户沟通效率低、农机利用率低和农机供需信息滞后等问题。为了实现多农机合作社联合调配农机完成农田订单作业,减少传统农机作业的调度成本,提高农机资源的利用效率,本文结合当前农机调度模型、调度算法和调度系统的国内外研究情况,根据实际农机作业现状,建立了带模糊时间窗、多农机合作社、多农机的即时响应调度模型,设计了将聚类算法和改进遗传算法相结合的两阶段智能优化算法,搭建了包含多种功能模块的多农机调度管理系统。本文主要研究工作如下:（1）建立了包含多因素的农机调度模型。对于农机合作社主导调度农机的作业模式,利用运筹学中求解多目标、多影响因素的建模方式,考虑农机合作社、农机作业能力、时间和空间等影响因素,建立了带模糊时间窗的、多农机合作社和多农机的农机调度数学模型。该模型以实现调度总路程和参与调度的农机数量最少为目标,其中对于时间窗采用模糊隶属度函数刻画,相较于传统的硬时间窗,模糊时间窗更加符合农户对农机作业的需求。（2）设计两阶段的智能优化算法求解带模糊时间窗的多农机调度数学模型,并通过实际案例对算法进行验证。两阶段分为农机合作社与作业订单的聚类阶段,以及采用改进遗传算法的调度阶段,在农机合作社与作业订单的聚类阶段中,提出了基于凝聚的层次聚类法,该种方法可以对农田订单任务点进行分类,将订单分配给对应的农机合作社,将多农机合作社多订单的调度问题转变为单农机合作社的调度问题。在基于改进遗传算法的调度阶段中,对遗传算子进行改进,分别采用混合交叉和2-opt算法的交叉和变异算子,使得算法在求解过程中避免局部最优,以便于利用改进后的优化算法,针对单农机合作社调度问题进行求解,得出全局最优的调度方案。（3）通过实例多次对算法进行调试,得到最优的算法参数。经过对种群规模,交叉和变异概率的多次调试,结果表明当种群初始规模为100时,已能满足农机合作社对农机订单的调配任务,且调度距离趋于稳定的迭代次数在50～200之间,交叉和变异算子分别为0.8和0.1时的调度距离较短。其中模糊时间窗用线性函数来刻画,当模糊隶属度为0.8时,调度综合成本降低幅度最大,且农户满意度较高。（4）搭建了包含调度模型和算法的多农机调度系统。通过对农机合作社调配农机作业全流程的结构功能的设计,建立了数据库用来存放农机合作社、农机和订单等的基础信息,设计了软件界面用来将基础信息和调度方案可视化展示,搭建了基础设置、信息管理、系统管理和调度管理模块,其中各功能模块之间存在信息的交互,建成了集四大功能模块为一体的多功能调度系统。（5）对调度问题进行了专家评价及模型优化。针对专家对调度问题的意见和建议,完成分析总结并对调度模型进行了优化,分别提出了考虑多环节流水作业模式的优化模型,以及考虑农机故障、土地状况和农机数量增减等不确定因素的优化模型,以便于调度结果更加符合农机实际作业情况。