在本文中对已有两种算法进行研究和分析的基础上，提出了一些新的建议。本文的工作大致可以归纳如下： ① 在系统算法中给出一种新的启发策略，并实现了修改后的算法。同时，用部分实例进行了仿真，并将仿真结果与其它算法进行比较。根据比较结果分析并总结出了新算法的优势和不足。 ② 研究了随机搜索思路，分析了系统算法中的噪声水平参数的特性以及它对算法性能的影响。本文提出了动态变化的噪声参数这一思想，并将该思路用于最新的非布尔随机搜索算法中。同样，通过几个测例比较了修改后的算法与多种不同算法的性能，并对仿真结果进行了分析。 ③ 作为对算法的补充，本文还提出了一种优化策略。其目的是对待求解的合取范式公式进行预处理，删去冗余变量，压缩冗余的变量取值集合，使得公式得到简化。在本文中，先给出了理论分析，对可能执行的简化过程做了可行性分析。然后，给出相应的处理流程，并以一个实例演示了简化的整个过程。最后，测试了不用简化过程与使用简化过程在求解同类问题时所花费的时间。依此证实了简化过程在绝大多数情况下具有优越性能。 最后本文对所做的工作做了总结，同时展望了在该领域中未来可能继续的工作。