病虫害防治是农业生产中的关键环节,具有极强的时效性。近年来,无人机植保技术凭借其作业效率高,成本低等特点,发展势头迅猛,国内植保无人机保有量及作业面积逐年大幅增长。植保服务供需信息交流平台建设不完善、服务组织及农机主管部门对植保飞防队缺乏有效调度手段等问题制约了病虫害防治效率的提升,限制了无人机植保技术的进一步推广。鉴于病虫害防治的强时效性以及有限的无人机资源,建立高效的智能调度模式对于提高病虫害防治效率,降低生产成本具有重要意义。本研究以提高无人机资源的合理配置为目标,针对不同订单场景下的飞防队作业调度问题,提出作业调度模型和算法,求解满足不同调度需求的作业方案,有效提升了无人机的利用效率与效益。本文主要研究内容和结论如下:（1）通过文献综述以及实际调研了解现有飞防队社会化服务现状,明确植保无人机社会化服务体系的组成及功能。对当前植保无人机社会化服务市场中的四种服务组织以及三种作业服务模式进行总结,并通过不同作业服务模式的调度特征分析,归纳出了基于不同作业服务模式的两类飞防队作业调度问题。（2）针对基于确定订单的飞防队作业调度问题,综合考虑飞防队的经济效益、时间效益,构建了以综合调度成本最低和作业总时长最短为优化目标的飞防队作业调度模型。该模型综合考虑了飞防队多目标调度需求及相关约束,提高了飞防队作业调度模型的准确性。提出了考虑病虫害侵染状况的作业优先级排序算法和基于带精英策略的非支配排序的遗传算法（NSGA-II）的作业路径规划算法,对飞防队作业调度模型进行了求解。利用MATLAB软件进行了算例仿真与相关试验分析,试验结果表明飞防队作业调度模型及算法能够求解出满足时间窗约束的Pareto解集,可为决策者提供多个备选的调度方案。（3）针对基于随机订单的飞防队作业调度问题,构建了以综合调度成本与调度方案偏移成本最低为优化目标的飞防队作业调度模型。采用滚动时域优化方法搭建了飞防队动态调度框架,将动态调度问题转化为针对不同决策阶段的静态调度问题,根据不同随机订单的调度需求,选取周期—事件混合驱动策略作为滚动调度机制。设计了基于改进遗传算法的重调度算法与针对紧急订单的调整算法对调度方案进行求解。算例试验表明,提出的调度模型和算法可有效生成适应订单随机到达场景下的作业调度方案,各阶段的调度方案能够有效满足订单时间窗要求,且调度方案的综合调度成本低、调度方案偏移量小。