优化问题可分为二大类,一类为连续函数的优化的问题,另一类为离散变量的优化问题即组合优化问题。本文的研究对象为旅行商问题和车间作业调度问题,均属于离散变量的优化问题。布谷鸟算法作为近年来一种新型的启发式群智能优化算法,其参数较少易于设置、结构简单便于理解并采用了局部搜索与全局搜索相结合的思想使算法性能要优于采用单一搜索的群智能优化算法。原始布谷鸟算法作为求解连续函数的优化问题的算法,表现出了良好的搜索性能和效率。近年来,不少专家学者试图将布谷鸟算法运用于求解离散变量的优化问题,并已经取得了一定的进展。本文学习前人的思想并结合自己的理解与研究设计了求解旅行商问题和车间作业调度问题的离散型布谷鸟优化算法。本文首先介绍了旅行商问题和车间作业调度问题,其次介绍了布谷鸟优化算法和模拟退火算法的原理。然后选择适合于旅行商问题和车间作业调度问题的编码与解码方式,并根据问题的特性使用贪婪算法生成初始种群,设计通用的全局优化算子和局部优化算子进行种群的迭代,最后采用模拟退火算法和布谷鸟算法混合的计算框架防止种群陷入局部最优,使得算法可以稳步的进化。实验数据采用标准的测试案例如旅行商问题的TSPLIB和车间作业调度问题的FT实例等,实验结果表明:本文所提出的算法具有较好的运行效率和求解精度。