农业资源是农业生产的基础，如今农业资源量稀缺性日益突出，就空间分布而言，农业资源分散性明显，管理难度大，利用率低，因此农业资源的合理调配对农业发展起着重要作用。资源调配实质上属于定位路径问题，即资源定位配置和车辆路线安排的集成问题，前者决定提供资源的供应点和其所负责的需求点的位置及调配资源的类型和数量，后者解决资源调配的路线安排，解决农业资源调配问题，就要确定合理的调配路线和资源的调配量。为了在获得最大生产力的同时使消耗最小，提高资源的利用率，最大程度地满足农业生产需求，就需要找到更优的智能算法实现农业资源智能调配，结合物联网技术，引导农业生产自动化和智能化发展。
　　本文的主要贡献如下：
　　1）对农业物联网的体系架构和关键技术进行了研究，建立了基于物联网技术的农业资源调配管理系统的体系架构模型，并阐述了农业资源调配管理系统的主要功能，为农业物联网在资源调配方面的深入应用提供参考依据。
　　2）针对农业资源调配问题，将生物免疫机制映射到资源调配策略中，用抗体表示每一个资源调配策略，结合强化学习思想，提出了一种基于改进强化免疫算法（RIA）的农业资源调配方法。设计行为策略准则表的初始化和更新策略，在执行免疫算法的变异操作时，通过行为策略准则表引导抗体强化变异，改善算法的爬山性能，提升收敛速度和算法的寻优性能。
　　3）针对多任务序列农机调度问题建立模型，将生物免疫机制映射到农机调度策略中，用抗体表示每一个调度策略，设计相应的抗体编码和优化迭代策略。结合多种群协同进化策略，提出了一种基于多种群协同进化的非支配近邻免疫算法（MCNNIA），该算法能够保证解的多样性和稳定性，同时提升了算法的收敛性能。
　　4）针对农业资源调配过程中的动态事件，设计资源调配车辆重调度策略，建立了基于动态事件的农业资源调配模型，基于提出的资源调配车辆重调度策略，设计了相应的抗体编码和解码方式，并利用基于多种群协同进化的非支配近邻免疫算法（MCNNIA）给出了动态情况发生后系统随之调整得到的调配方案。
　　最后，针对本论文所研究的内容进行了总结，并探讨了研究中可优化的方面，对下一步的研究目标与方向进行了展望。