1、大量科學(xué)和工程問(wèn)題都可以建模歸納為優(yōu)化問(wèn)題，優(yōu)化問(wèn)題主要包括無(wú)約束優(yōu)化、約束優(yōu)化和組合優(yōu)化三類。這些問(wèn)題的解空間規(guī)模大、復(fù)雜，求解困難，到目前為止，該類問(wèn)題仍然沒(méi)有得到很好地解決，因此，優(yōu)化問(wèn)題的求解算法研究一直是工程優(yōu)化與計(jì)算智能領(lǐng)域的國(guó)際研究前沿與熱點(diǎn)。群體智能計(jì)算因其高效性已成為了一個(gè)重要研究方向。本文針對(duì)一種全新的群體智能算法——布谷鳥(niǎo)算法（Cuckoo Search,CS）開(kāi)展研究，主要工作包括：布谷鳥(niǎo)算法的改進(jìn)以及該算法在函

2、數(shù)優(yōu)化、約束優(yōu)化以及離散調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用。
　　首先介紹了優(yōu)化算法的本質(zhì)，總結(jié)了布谷鳥(niǎo)算法的基本理論框架和基本應(yīng)用。在該理論框架下，引入師生交流算法中的師生交流機(jī)制，提出了基于師生交流機(jī)制的布谷鳥(niǎo)算法（Teaching-learning-based Cuckoo Search,TLCS），算法中，CS中丟棄的劣解部分通過(guò)Lévy飛行更新；對(duì)于其余的較優(yōu)解，則通過(guò)師生交流機(jī)制進(jìn)行局部搜索。為了驗(yàn)證TLCS的有效性，本文選取了40

3、個(gè)典型的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試，并與相同參數(shù)設(shè)置下的布谷鳥(niǎo)算法和師生交流算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明TLCS算法相對(duì)其他兩個(gè)算法有很大的性能提升。
　　其次，針對(duì)約束優(yōu)化問(wèn)題，在已提出的TLCS基礎(chǔ)上，構(gòu)建了新的約束處理機(jī)制，并采用13個(gè)著名的約束優(yōu)化問(wèn)題對(duì)算法進(jìn)行檢驗(yàn)，并同其他算法進(jìn)行比較分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示提出的TLCS算法在搜索精度和收斂速度以及穩(wěn)定性方面均要優(yōu)于其他算法。接著，將提出的TLCS應(yīng)用于加工工藝參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題和結(jié)

4、構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化問(wèn)題。針對(duì)兩類工程問(wèn)題分別選取了3個(gè)和4個(gè)代表性的案例，采用TLCS和其他算法分別對(duì)這些這些工程優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了TLCS算法的高效性和優(yōu)越性。
　　然后，為了拓展TLCS算法的應(yīng)用范圍，針對(duì)流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題這一典型的組合優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)引入基于隨機(jī)鍵的編碼方式，將TLCS算法成功應(yīng)用于離散型調(diào)度問(wèn)題的求解，利用常用的流水車(chē)間調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試問(wèn)題對(duì)提出的算法進(jìn)行驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明提出的算法是有效的，這為調(diào)度問(wèn)題的