基于双向学习的粒子群优化算法的配水网络设计优化方法

本发明公开了一种基于双向学习的粒子群优化算法的配水网络设计优化方法，包括下述步骤：随机初始化种群个体的速度向量和位置向量，随机生成不同的配水网络设计方案；计算评价种群个体的适应值，设置选取各个管道型号的约束条件；构建多样性学习策略，选取多样性学习范例进行学习；构建收敛性学习策略，选取收敛性学习范例进行学习；在种群个体的速度向量和位置向量每一个维度的层面上进行收敛性学习范例和多样性学习范例的选择，进行双向学习的更新，对产生的新种群个体进行适应值评估；输出可行方案中总成本最低的设计方案作为最终结果。本发明具有更优的多样性和收敛性，可在复杂的大规模配水网络设计问题中找到满足约束条件的设计方案。