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目前，感潮河流的水污染控制研究面临如下问题：(1)受潮汐作用影响，水体和污染物随涨落潮在河流中回荡，不同时间的水质变化很大，因此应该采用动态的水质模型来描述污染物迁移转化规律。而动态水质模型的污染物与水质之间的传递矩阵是时变的，无法直接使用从水质模型中导出的传递矩阵来构筑水质约束方程，因此以水质为约束的单目标优化方法对感潮河流的水污染控制研究并不适用。(2)当前有关感潮河流的水污染控制规划研究大多都是以河流控制断面的潮平均浓度(或日平均浓度)作为约束或优化目标。平均浓度不能完全反映感潮河流水质时变的特点。
本文根据感潮河流水质时空变化的特点，建立了针对感潮河流的水污染控制多目标优化模型，包括动态的水质模型、费用模型和多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)三部分。通过选取动态的水质模型进行水质预测，并以多个河段典型断面的潮周期时间超标率来表征感潮河流水质的空间和时间变化的特征。对A2/O、氧化沟和活性污泥法三种常见的污水处理工艺，建立污水处理费用与污水处理厂规模和污染物去除效率之间的关系函数。针对水质模型和费用方程复杂、非线性的特点，选取NSGA-Ⅱ算法对该多目标优化模型进行求解。
本文将上述感潮河流的水污染控制多目标优化模型应用于深圳河流域水污染控制规划中进行案例研究。并在不同工艺和不同水质控制指标的场景下进行优化，以讨论其对优化结果的影响。结果发现：
(1)以多控制断面水质潮周期时间超标率为优化目标之一可以很好的表现感潮河流水质时空变化的特征；选取污染物的潮周期超标率代替污染物的平均浓度可以避免河流水质平均浓度达标但长时间超标的问题；
(2)由于感潮河流水质空间差异的复杂性，在水污染控制优化时应针对不同的水质指标选取不同的控制断面；
(3)对流域内的污水处理工艺进行合理选择可以大幅度的减少污水处理费用，与采用单一工艺(传统活性污泥法)相比，采用工艺优选组合可使流域内总污水处理费用大幅度的减少；由于三种污水处理工艺的特点和我国的国情决定了大型污水厂选用氧化沟工艺将更具经济性；
本文提出的多目标优化方法可在兼顾经济的情况下很好的解决感潮河流的水污染控制问题。基于NSGA-Ⅱ的多目标优化方法可以很好的处理复杂的多目标优化问题，决策者可以根据实际情况和目标偏好从PARETO解集中进行方案选取。NSGA-Ⅱ在水污染控制规模中具有广阔的应用前景。