分形图像压缩编码以其高压缩比、分辨率无关性、快速解码等优越特性而引起世人瞩目，但却常因为庞大的定义域计算和烦琐的定义域值域匹配搜索而使编码时间过长，从而影响了其实用性。 现代优化算法主要研究用数学方法迅速寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选，从而在庞大的解集中迅速找到问题的最优解或次优解。 本文采用现代优化算法对分形图像压缩编码的简库恩算法进行改进，以期达到在不降低分形编码峰值信噪比和压缩比的前提下使编码时间减少的目的。 首先经过分析发现简库恩算法中的定义域、值域匹配搜索问题属于组合优化问题中的NP—HARD，并把组合优化方法应用于分形图像压缩编码的搜索过程。通过将局部搜索算法、禁忌搜索算法、简单遗传算法分别应用于分形图像压缩编码的搜索过程，经过多次实验和比较，发现结果都不是很理想。后来把禁忌搜索算法与简单遗传算法相结合，提出了一种新的禁忌搜索遗传算法，并应用于分形图像压缩编码的定义域、值域匹配搜索，从而在不降低峰值信噪比和压缩比的情况下极大地改善了分形图像压缩编码的速度。通过用VC++语言仿真，及在不同种类图像上的测试，证明了算法的优越性。 最后，通过把这种新的禁忌搜索遗传算法与前人研究出来的自适应分形图像压缩编码方法相结合，并经过实验与分析，证明了该算法与别的算法结合的可能性，及其对改善分形图像压缩编码性能的有效性。