城市供水系统是城市基础设施的重要组成部分,它不仅保障了城市居民的日常生活用水,同时为城市公共服务、工业生产等提供重要的支撑。供水管网则是供水系统的关键部分,在进行供水系统的建设时,供水管网的成本占据总投资的50%以上。随着城市的发展,城市供水需求也随之不断增加,为了应对复杂的供水要求,供水管网形态也从早期的小规摸简单树状向着大型复杂环状管网转变。由于在早期设计时,设计方法低效,导致管网的设计方案大多不太合理,以致当前的供水管网大多处于超负荷运转,严重影响供水服务质量,浪费大量的水资源和资金。因此,对供水管网设计方案进行优化有着非常重要的意义。目前,智能算法（EA）由于其在解决非线性、多模态等问题方面的具有较强的性能与潜力受到了广大研究人员以及相关从业者的青睐,被应用于解决各类复杂的大型供水管网的优化设计,因此对智能算法的寻优机制以及搜索性能的探究成为了研究的重点。当前对EA算法的搜索机制的研究手段较为粗浅,大多停留于表面性能。而利用实时度量指标可以很好地解决这个问题,它可以深入探索算法的深层机制,很好的展现算法的搜索特性以及性能,为研究人员的选用提供参考。但大多限于单种算法及其变体或者是研究多目标供水管网系统,没有对单一目标供水管网系统优化设计使用搜索行为实时度量指标来研究多种不同EA算法的搜索特性。本文中选取三种应用最为广泛且具有代表性的EA算法（GA、DE、ACO）作为研究对象。选取了五种适用于这三种算法的搜索行为实时度量指标,添加至算法程序中,程序在运行时实时输出度量指标数据。为了使研究具有普遍适用性,挑选了五个具有不同规模和复杂程度的基准WDS优化设计问题,将三种EA算法应用于这五个实际案例并辅以合适的参数。对于相对较小的案列（HP34和EHP34）,算法程序使用不同随机数种子执行了 50次。而对于ZJ₁₆₄、BN₄₅₄和RN₄₇₆这三个规模相对较大,复杂程度相对较高的案例,算法的运算程序使用不同的随机数种子执行了10次运行,借此来保证实验结果的有效性,避免偶然性对实验结果的影响。对试验结果进行分析,证明了运行时度量标准可以有效地揭示EA的搜索特性。EA算法普遍存在搜索的三种重要阶段,即初始阶段:算法在该阶段可快速提高解的质量,同时搜索种群快速收敛,中期阶段:算法在该阶段以较慢的速度提高解的质量,后期阶段中算法的效率普遍低下。并且,实验结果表明DE具有针对WDS设计问题找到可行解决方案和高质量解决方案的总体最佳能力,在本研究中,ACO在确定最佳解决方案方面表现最差。如果计算预算相当有限,与DE相比,GA可以找到更好的解决方案。这些成果对研究人员如何选择合适的EA算法提供了重要指导,同时为将来优化算法的开发提供了重要的理论依据。