1.基于二进制多目标粒子群算法的供水管网关阀方法，其特征在于该方法具体是：步骤(一)按异常位置划定搜索区域：

根据实际出现爆管、漏损的异常情况，在供水管网水力模型中根据二维坐标确定异常位置，然后以异常位置为中心，按设定的长宽得到搜索区域；

步骤(二)找出搜索区域内阀门：

根据划定的搜索区域内各个树状结构、环状结构，找出所有的阀门位置和个数；

步骤(三)确立二进制多目标粒子群算法优化模型：

根据步骤(二)找出搜索区域内所有阀门，令每个阀门对应一个粒子，阀门的位置对应粒子的位置，执行以下过程：初始化种群及编码；

确定粒子初始值；

粒子速度和位置更新；

步骤(四)求解上述优化模型，生成关阀方案：

根据步骤(三)中对粒子位置和速度的更新进行迭代，将粒子位置对应的阀门状态在水力模型中的阀门开关状态进行设置，并进行单步离线模拟；

判断是否达到给定的迭代次数，若未达到，继续更新粒子速度和位置，给出新的非劣解再进行单步离线模拟；若达到迭代次数得到的非劣解后，根据目标函数计算非劣解中关阀位置流量以及关阀数量和，设置流量最小情况下关阀数量和最小为优选条件，得到最终关阀位置。

2.根据权利要求1所述的基于二进制多目标粒子群算法的供水管网关阀方法，其特征在于：所述的搜索区域为矩形，其长度、宽度至少大于400米。

3.根据权利要求1所述的基于二进制多目标粒子群算法的供水管网关阀方法，其特征在于：树状结构搜索阀门的方式为：根据关阀位置所在管段向管段两端查找阀门，然后再通过树状的分支查找下一管段上的阀门，以此类推，直到找出搜索区域内所有分支上的阀门为止。

4.根据权利要求1所述的基于二进制多目标粒子群算法的供水管网关阀方法，其特征在于：环状结构搜索阀门的方式为：根据关阀位置所在管段向环状管段两侧查找阀门，依次遍数阀门的个数，直到在搜索区域内查找的路径完全闭合。

5.根据权利要求1所述的基于二进制多目标粒子群算法的供水管网关阀方法，其特征在于：初始化种群及编码具体是：种群是粒子的集合，初始化种群Pt＝{p1,p2,…,pn}，对种群中粒子p位置x＝{x1,x2,…,xi,…,xm}进行二进制编码，其中1表示阀门状态为关闭，反之0表示开启，位置xi编码方式如下：其中：n为种群数，t为种群代数，m为位置数，rand为0～1之间的随机数。

6.根据权利要求5所述的基于二进制多目标粒子群算法的供水管网关阀方法，其特征在于：确定粒子初始值具体是：分别确定粒子初始速度、粒子初始最好位置p_best，粒子初始非劣解g_best；粒子初始速度设为0的向量，粒子初始最好位置p_best、粒子初始非劣解g_best由适应度函数f(x)得到，其中Ci＝f(xi)，Ci表示粒子p位置xi对应的适应度；适应度函数包括两部分f＝[f1 f2]；

其中，f1表示关阀位置流量flow，f2表示粒子位置xi的和。

7.根据权利要求6所述的基于二进制多目标粒子群算法的供水管网关阀方法，其特征在于：为更好的保持粒子的多样性，二进制多目标粒子群算法采用自适应变异，变异公式如下：其中：l表示当前迭代数，S表示当前迭代次数，ρ表示当前迭代次数的变异概率，μ表示变异概率为常数。

8.根据权利要求6所述的基于二进制多目标粒子群算法的供水管网关阀方法，其特征在于：若根据适应度函数值无法确定关阀位置，则扩大搜索长度和宽度，重新划定搜索区域，重新执行步骤(二)，输出关阀方案。