Las redes de distribución de agua (WDNs) son vitales para las comunidades, enfrentando amenazas como el cambio climático y la infraestructura envejecida. Optimizar las WDNs para el ahorro de energía y agua es un desafío debido a su complejidad. En particular, la programación de bombas destaca como una herramienta fundamental para optimizar ambos recursos. Metaheurísticas como los algoritmos evolutivos (EAs) ofrecen soluciones prometedoras, pero encuentran limitaciones en robustez, parametrización y aplicabilidad a redes de tamaño real. La codificación de variables de decisión influye significativamente en la eficiencia del algoritmo, un aspecto frecuentemente pasado por alto en la literatura. Este estudio aborda esta brecha al comparar representaciones de soluciones para un problema de programación de bombas multiobjetivo. Al evaluar métricas como el tiempo de ejecución, la convergencia y la diversidad, identifica representaciones efectivas. Adoptar un enfoque multiobjetivo mejora la comprensión y la robustez de la solución. A través de la validación empírica en estudios de caso, esta investigación aporta ideas para la optimización más eficiente de las WDNs, abordando desafíos críticos en la gestión del agua y la energía. Los resultados muestran variaciones significativas en el rendimiento de las diferentes representaciones de soluciones utilizadas en la literatura. En conclusión, este estudio no solo proporciona perspectivas sobre estrategias efectivas de programación de bombas, sino que también tiene como objetivo guiar a futuros investigadores en la selección de la representación más adecuada para problemas de optimización.