随着国民经济的发展,作为国民经济基础的农业的发展越来越受到政府的重视。农业经济的繁荣,除了技术的进步、政策的引导外,一个很重要的因素是农业物资及农产品的流通问题,即农业物流。要做好一个区域的农业物流工作,首先要对现有的物流状况有一个较好的认识,评价方法的选取变成为不可缺少的一步。通过评价农业物流系统的优劣,可以找出当地农业物流现状的不足,便于做出合理的决策。如何评价农业物流系统?如何对一个区域的农业物流系统进行优化?对这些问题的研究具有一定的应用价值。最优化理论与方法是一个重要的数学分支,它所研究的问题是在众多的方案中怎样找出最优方案,计算出最优的解。评价是决策优化不可缺少的,其结果是决策的依据。传统的评价方法中有些方法在实际决策中主观性较强,缺乏定量分析,有些评价方法虽然是以定量分析为基础的,但由于实际问题的复杂性和模糊性,这些方法直接用来决策效果不理想。定性问题如何较好的定量化?如何在大系统中应用优化方法建模?对这些问题的研究具有一定的理论意义。目前国内对于农业物流系统的系统性研究尚不多见,本文提供了优化模型及算法。通过系统的评价和优化,以农业物流系统为研究对象,针对区域农业物流问题进行了探讨。本文创新之处主要有:1、针对农业物流系统复杂的特点,比较了层次分析法和网路层次分析法,提出用网络层次分析法评价农业物流系统更有效,建立了农业物流系统评价指标体系并做了定量分析。2、将相对有效性评价的DEA数据包络分析方法应用于农业物流系统的相对有效性评价。与其它方法相比,由于在模型中该方法的权重是以变量的形式给出的,评价比较客观。更重要的是,网络层次分析法得出的评价结果是系统的综合评价结果,强调的是一个系统整体指标数据优劣的综合效果;而数据包络分析方法则强调系统是否具有突出的指标项,凡是在某一单项指标上具有绝对优势的系统,其评价值都取1,认为它是DEA相对有效的。对于评价系统优劣,两种方法从不同的角度对系统进行评价分析。3、为了较好的将定性指标定量化,提出了一种新的区间数序关系------可能度序关系。并将模糊数学的理论与数据包络分析方法结合起来,建立了基于可能度序关系的Fuzzy-DEA模型。因为用区间数比较的新方法加入到模糊指标的比较中,这样得到的结果更可靠。该模型比DEA模型能够更好的将指标进行量化,做出的相对性评价结果更具有说服力。