无免费午餐定理(No Free Lunch Theorems)证明了一个特定的优化问题一定存在着最适用的优化算法的必然性。因此,探索新型的优化算法将始终是一项有科学意义和实用价值的工作。竞选算法是一种新型的启发式优化算法,其搜索机制模拟竞选活动中对更高支持率的追求动机。本文研究竞选算法及其适用领域,选取了优化问题中两个热点和难点问题——车间调度问题和机器人路径规划问题作为竞选算法优化应用的研究对象,探讨竞选算法在求解车间调度和机器人路径规划问题上的有效性和相关的特点。本文首先介绍最新的优化算法——竞选算法的基本思想,实现过程和特点,并使用验证函数对竞选算法进行检验,结果表明,竞选算法无论在局部挖掘还是全局搜索上均表现出优异的性能,是一个有发展前景的优化算法。其次,研究了车间调度问题相关内容,并在此基础上设计了一种实现车间调度的竞选算法,引入一种解的新表达法,并建立了相应的解译规则,避免了非法解的产生;对获得适应度函数的方法进行了探讨。经对MT06调度问题实验证明,取得良好的效果。再次,根据移动机器人路径规划问题的特性,设计出一种新的基于竞选算法的移动机器人全局最优路径规划方法。该方法包括三个步骤:第一步是采用链接图理论建立移动机器人的自由空间模型,第二步是采用Dijkstra算法在自由空间中搜索出一条无碰撞次优路径,第三步是采用竞选算法对次优路径的位置进行调整和优化,从而得到机器人的全局最优路径。仿真实验的结果显示这种方法建模相对简单,能有效地找到全局最优路径。最后,对整个论文的工作进行了总结,并指明可以改善算法的收敛性和研究竞选算法的空间扩展性作为进一步探索的方向。