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本发明涉及一种基于广义逆向学习差分算法的排水管网优化方法。本发明针对排水管网优化过程中存在的计算复杂、且不能彻底排除不合理或者不可行方案，计算精度不高的问题，利用改进的自适应差分算法，得到管网造价函数最优值，包括满足水力约束条件的各管段的流速、坡度、埋深等水力参数。本发明采用逆向学习方法进行自适应算法的初始化过程，对算法的初始化种群在进行变异之前进行处理，利用概率论的知识，在不增加种群个数的前提下精炼了初始解，增加了种群的多样性，提高了找到全局最优解的可能性。且该算法涉及的变量较少，自适应选择变异策略，算法操作简单，收敛速度快，寻优精度高。
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