随着城市生活污水和工业废水逐步得到控制,农业非点源污染问题成为威胁水环境安全的重要因素,加之未来农业将朝向大面积集约化种植经营的模式发展,农业非点源污染的理论研究和控制措施实践亟待加强。最佳管理措施(Best Management Practices,简称BMPs),是一种保护水环境免受污染的措施,国内外相关经验表明,合理的BMPs能够有效控制农业非点源污染负荷。　　 BMPs优化设计的目的就是为目标流域提出一套能够满足设计要求的BMPs优化设计方案。本研究提出了基于费用成本、可操作性和运行效果的多目标优化设计方法。　　 本研究首先运用SWAT模型,对研究区流域非点源污染进行了模拟计算。经过模型运算表明:研究区流域的农业非点源污染负荷较重,TSS的污染负荷为2393吨/年；TP的污染负荷为3.223吨/年；TN的污染负荷为97.18吨/年。　　 其次,本研究从BMPs的运行效果(BMPs污染物去除率)、BMPs的费用成本和BMPs可操作性评价三个方面,建立了BMPs运行效果评价模型、BMPs费用成本模型和BMPs可操作性评价模型,来反映不同BMPs设计在污染物去除效果、费用成本和修建难度三个方面的指标。并通过BMPs数据库对BMPs的各种数据进行可信的数学量化。　　 再次,以MATLAB程序语言为基础,编写了基于遗传算法的BMPs多目标优化设计程序。通过数据实验的验证,获得了实用本研究的优化设计程序基本参数。通过程序运行,得到了多目标优化设计结果方案,对方案的分析表明:结果方案中的BMPs措施运行效果良好、费用成本较低,且可操作性强,能够满足研究区流域非点源污染控制的要求。　　 最后,通过权重参数调整的方法设置了不同情境下的对比方案,并利用对比方案的BMPs措施与前面得到的结果方案进行了比较分析,研究结果表明:考虑了费用成本、可操作性和运行效果的多目标优化设计方法序具有良好的优化性能和合理的计算效率；本研究提出的基于费用成本、可操作性和运行效果的多目标优化设计,能够适应复杂地形条件下的农业非点源污染最佳管理措施的优化设计要求,优化设计结果方案可行；本研究建立的基于费用成本、可操作性和运行效果的多目标优化设计方法,可以针对不同情境和优化目标要求,调整参数和指标权重的设置,解决不同背景下的农业非点源污染最佳管理措施的优化设计问题。