地下水污染严重、水生态环境恶化等问题已成为制约经济社会可持续发展的主要因素。因此,亟需开展地下水污染治理与修复工作。准确识别污染源信息是高效治理和修复地下水污染的前提,但含水层参数的空间变异性给污染源信息的准确识别增加了难度,同时求解效率和精度也是一大难题。虽然已经有许多学者进行研究,但如何在不确定性条件下求解地下水污染源识别问题,目前仍然是一个充满挑战的课题。本文基于模拟-优化理论框架,首先将快速和谐搜索(Fast harmony search,FHS)算法引入到地下水污染源信息识别领域,将其与地下水水流模拟软件MODFLOW和地下水溶质运移模拟软件MT3DMS相耦合,建立确定条件下地下水污染源信息识别模拟-优化模型,并将其应用于求解含水层参数确定条件下地污染源特征信息(包括污染源浓度、泄露时间和位置的识别)识别问题;然后,结合NGA思想改进FHS算法,处理渗透系数空间变异性所引起的优化模型目标函数不确定性问题,提出噪声快速和谐搜索(Noisy fast harmony search,NFHS)算法,并将其应用于求解考虑渗透系数变异条件下的地下水污染源识别问题。算例优化结果表明:利用FHS算法能准确高效地识别确定条件下单一污染源或多个污染源共存的污染源特征信息;利用新研发的NFHS算法可以求解考虑渗透系数空间变异性下的地下水污染源信息识别问题,并且无论是单一污染源还是多个污染源共存的情景,NFHS算法都可以获得与真实结果相近的污染源信息统计规律。本文研究成果不仅为地下水污染源信息识别问题的准确求解提供了新的方法和思路,而且可以为后续地下水污染治理和修复提供基础数据支撑。