由图2、图3可以看出，利用传统遗传算法计算尽管可以在很短时间内收敛到最优解的邻域，但之后却很难达到最优解，迭代200次后目标函数值为4.7419。而本文所提出的混合式遗传算法则具有很强的局部搜索能力，迭代20次后目标函数值就已达到0.003 9。
　　另外，尽管广义简约梯度法收敛性较好，但由图4可以看出，其结果与给定初始值有很大关系。在大型管网中，广点流量和管段过水能力系数是很难较准确给定的，初始值误差常会达到百分之几百，随着给定初始值误差的增大，常会收敛到局部最优解，而目标函数值也会急剧增大，准确性较差。
　　表2给出了利用本文提出的混合式遗传算法的计算结果。

5 结论

　　通过本文论述可以看出，将广义简约梯度法与传统遗传算法给分的泥公式造着复被收敛查究获决且不容易陷人局部最优解，对于解决给水管网现状分析问题具有很好的效果。笔者将对此方法进行进一步研究，并应用于合肥市给水管网现状分析中，以实践证明其可行件和高效性。

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