我国城市化进程高速发展,一方面,人们的生产生活对供水提出了更高的要求;另一方面,我国水资源匮乏、时空分布不均衡、水资源污染严重以及水资源利用体系未摆脱粗放式发展,使得我国供水系统的供需矛盾日渐突出。单水源供水已经不能满足城市用水需要,多水源供水系统优化研究十分必要。本文对多水源供水系统进行了理论研究。讨论了多水源供水系统的组成,系统介绍了城市多水源供水系统优化配置的目标、原则以及方法。在构建城市多水源供水系统优化配置模型中,在选择供水系统建设费用函数相关参数时,以《给水排水设计手册》中提供的相关数据为基础,利用MATLAB数据处理平台,采用Power幂函数逼近模型进行拟合。并且与供水系统运行动力费一起构建了以年折算费用最小为目标函数的城市多水源供水系统优化配置模型。混合蛙跳算法是一种以模因算法为执行框架并采用粒子群算法为局部搜索机制的新型人工智能算法,具有收敛速度快、搜索能力强、不要求数学描述凸性等优点。本文将混合蛙跳算法引入多水源供水系统优化研究中,并对混合蛙跳算法进行了以下改进:(1)局部搜索机制引入收缩因子,使得最差青蛙进化时,同时向族群最优青蛙和种群最优青蛙学习;(2)在最差青蛙更新策略失败以后,利用混沌映射产生的青蛙代替之前随机产生的最差青蛙,减少计算的盲目性。论文对改进混合蛙跳算法的性能进行检测,检测选择的对比算法为传统混合蛙跳算法以及遗传算法。用此三种算法分别优化三种经典检测函数,得出改进混合蛙跳算法不易陷入局部最优解、迭代次数大大降低并且求解精度有所提高。最后论文以实际工程项目为例,利用改进混合蛙跳算法进行优化处理,并与传统混合蛙跳算法以及遗传算法的优化结果进行充分比较。得出改进混合蛙跳算法优化所需的迭代次数较少、时间较短,并且优化的结果十分理想。