摘要：【目的】 水资源承载力动态多变、优化配置目标复杂、生物学算法易陷局部最优会导致预测与优化配置工作更为复杂和困难，因此，文章提出基于混合遗传算法的区域水资源承载力预测及优化配置方法。【方法】 首先，通过构建水生态足迹模型量化区域水资源供需关系，包括生态、生产和生活三类用水，并引入全球水均衡因子等参数。其次，利用极限学习机的高效学习能力，以水生压力指数为输入，预测区域水资源承载力，为后续优化配置提供基础。在水资源优化配置阶段，综合考虑生态、经济和社会目标，构建水资源优化配置目标函数，旨在降低污染物排放、提高经济效益和最小化区域缺水量。为了求解水资源优化配置问题，引入混合遗传算法，结合改进遗传算法与差分进化算法，优化选择、交叉和变异算子，提高了算法的全局和局部搜索能力，并根据适应度动态调整交叉和变异概率。最后，通过混合遗传算法求解水资源优化配置目标函数的最优解，实现区域水资源的优化配置。【结果】 文章所提方法具有较高的区域水资源承载力预测精度，且水资源优化配置污染物排放量最低，不同区域的缺水率均控制为2%以下。【结论】 该方法促进了水资源高效利用，确保了供水安全，平衡了生态环境与经济社会发展需求，对水资源可持续利用和区域和谐发展具有重要作用。

关键词：水生态足迹模型；水资源承载力；极限学习机；水资源优化配置；混合遗传算法

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